Pneumonia Classification using PyTorch

von
Coursera Project Network
In diesem angeleitetes Projekt werden Sie:

fine tune EfficientNet Model

build a simple trainer to train the model

Clock2 hours
IntermediateMittel
CloudKein Download erforderlich
VideoVideo auf geteiltem Bildschirm
Comment DotsEnglisch
LaptopNur Desktop

In this 2-hour guided project, you are going to use EfficientNet model and train it on Pneumonia Chest X-Ray dataset. The dataset consist of nearly 5600 Chest X-Ray images and two categories (Pneumonia/Normal). Our main aim for this project is to build a pneumonia classifier which can classify Chest X-Ray scan that belong to one of the two classes. You will load and fine tune the pretrained EffiecientNet model and also to create a simple pytorch trainer to train the model. In order to be successful in this project, you should be familiar with python, convolutional neural network, basic pytorch. This is a hands on, practical project that focuses primarily on implementation, and not on the theory behind Convolutional Neural Networks. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Kompetenzen, die Sie erwerben werden

  • Deep Learning
  • Python Programming
  • Medical Imaging
  • pytorch
  • classification

Schritt für Schritt lernen

In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:

  1. Configurations

  2. Image Transformation and Load Dataset

  3. Load dataset into batches

  4. Fine Tuning EfficientNet Model

  5. Build a Simple Trainer

  6. Training Model

  7. Plot Results

Ablauf angeleiteter Projekte

Ihr Arbeitsbereich ist ein Cloud-Desktop direkt in Ihrem Browser, kein Download erforderlich

Ihr Dozent leitet Sie in einem Video mit geteiltem Bildschirm Schritt für Schritt an.

Häufig gestellte Fragen

Häufig gestellte Fragen

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