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Mastering Image Segmentation with PyTorch

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Mastering Image Segmentation with PyTorch

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anf盲nger

Empfohlene Erfahrung

6 Stunden zu vervollst盲ndigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Apply multi-class semantic segmentation using PyTorch to real-world datasets.

  • Analyze the architecture and functionality of UNet and FPN models for effective image segmentation.

  • Evaluate and select appropriate loss functions and evaluation metrics for optimizing deep learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Performance Tuning
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Machine Learning Methods

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2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In this module, we will establish the foundational setup required for the course. We will define image segmentation, outline the course scope, and walk through the system setup. Additionally, we will cover how to access the necessary materials and configure the Conda environment for working with PyTorch.

Das ist alles enthalten

5 Videos1 Lekt眉re

In this module, we will explore the basics of PyTorch, a powerful deep learning framework. We will delve into tensor operations, computational graphs, and the construction of neural network models. This section will equip you with essential skills for developing and training models in PyTorch.

Das ist alles enthalten

19 Videos1 Plug-in

In this module, we will delve into Convolutional Neural Networks (CNNs) and their applications in computer vision. We will cover the basics of CNN architecture, image preprocessing techniques, and the debugging of neural networks. This section provides a comprehensive introduction to CNNs and their practical implementations.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Plug-in

In this module, we will focus on semantic segmentation, a critical task in image analysis. We will explore various neural network architectures, upsampling techniques, and loss functions. Additionally, we will cover data preparation, model training, and evaluation metrics to ensure accurate and effective segmentation results.

Das ist alles enthalten

15 Videos2 Aufgaben

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