Image Super Resolution Using Autoencoders in Keras

4.4
290件の評価
提供:
Coursera Project Network
6,985人がすでに登録済みです
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Understand what autoencoders are and why they are used

Design and train an autoencoder to increase the resolution of images with Keras

Clock1.5
Advanced上級
Cloudダウンロード不要
Video分割画面ビデオ
Comment Dots英語
Laptopデスクトップのみ

Welcome to this 1.5 hours long hands-on project on Image Super Resolution using Autoencoders in Keras. In this project, you’re going to learn what an autoencoder is, use Keras with Tensorflow as its backend to train your own autoencoder, and use this deep learning powered autoencoder to significantly enhance the quality of images. That is, our neural network will create high-resolution images from low-res source images. This course runs on Coursera's hands-on project platform called Rhyme. On Rhyme, you do projects in a hands-on manner in your browser. You will get instant access to pre-configured cloud desktops containing all of the software and data you need for the project. Everything is already set up directly in your internet browser so you can just focus on learning. For this project, you’ll get instant access to a cloud desktop with Python, Jupyter, and Keras pre-installed. Notes: - You will be able to access the cloud desktop 5 times. However, you will be able to access instructions videos as many times as you want. - 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.

あなたが開発するスキル

Data ScienceDeep LearningMachine LearningComputer Visionkeras

ステップバイステップで学習します

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。

  1. Project Overview and Import Libraries

  2. What are Autoencoders?

  3. Build the Encoder

  4. Build the Decoder to Complete the Network

  5. Create Dataset and Specify Training Routine

  6. Load the Dataset and Pre-trained Model

  7. Model Predictions and Visualizing the Results

ガイド付きプロジェクトの仕組み

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

レビュー

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よくある質問

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