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Create custom Dataset and DataLoader in PyTorch
Train a ResNet-18 model in PyTorch to perform Image Classification
In this 2-hour long guided project, we will use a ResNet-18 model and train it on a COVID-19 Radiography dataset. This dataset has nearly 3000 Chest X-Ray scans which are categorized in three classes - Normal, Viral Pneumonia and COVID-19. Our objective in this project is to create an image classification model that can predict Chest X-Ray scans that belong to one of the three classes with a reasonably high accuracy. Please note that this dataset, and the model that we train in the project, can not be used to diagnose COVID-19 or Viral Pneumonia. We are only using this data for educational purpose. Before you attempt this project, you should be familiar with programming in Python. You should also have a theoretical understanding of Convolutional Neural Networks, and optimization techniques such as gradient descent. 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.
Deep Learning
Machine Learning
Statistical Classification
Medical Imaging
pytorch
ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。
Introduction
Importing Libraries
Creating Custom Dataset
Image Transformations
Prepare DataLoader
Data Visualization
Creating the Model
Training the Model
Final Results
ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です
分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします
KOにより
2020年10月5日Excellent course.
My special thanks goes to Coursera and course supervisor
IIにより
2020年8月22日Lecturer needs to let students know how to access dataset and code from in the beginning of the video lecture. It was hard to find code/ data download website
AMにより
2020年10月4日KUDOS TO THE INSTRUCTOR FOR A COMPREHENSIVE GUIDED MODULE.
TSにより
2020年8月27日It's a nice project, but I think more explanation about the concepts (ex- imagenet dataset, restnet18 model, etc.) must be provided to make the understanding more clearer.
ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。
ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。
ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。
ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。
ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する。
ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。
ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。
ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。
はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。
分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。
さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。
