Create Custom dataset for Keypoint problems
Apply Keypoint augmentation and load pretrained model
Create train function and evaluator for training loop
In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Facial Keypoint Dataset and you will write a custom dataset class for Image-Keypoint dataset. Additionally, you will apply keypoint augmentation to augment images as well as its keypoints. For keypoint augmentation you will use albumentation library. You will plot the image keypoint pair. - Load a pretrained state of the art convolutional neural network using timm library. - Create train function and evaluator function which will helpful to write training loop. Moreover, you will use training loop to train the model. - Lastly, you will use trained model to find keypoints given any image.
Image Processing
Convolutional Neural Network
Deep Learning
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。
Configurations
Understand Facial Keypoint Dataset
Create Custom Facial Keypoint Dataset
Load Dataset into Batches
Create Model
Create Trainer and Evaluator
Training Model
Visualizing Predictions
Optional Task
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
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。
