Object Localization with TensorFlow

4.3
étoiles

66 évaluations

Offert par

4 065 déjà inscrits

Dans ce Projet Guidé gratuit, vous :

Create synthetic data for model training

Create and train a multi output neural network to perform object localization

Create custom metrics and calbacks in Keras

Mettez en valeur cette expérience pratique dans un entretien

2 hours
Intermédiaire
Aucun téléchargement requis
Vidéo en écran partagé
Anglais
Ordinateur de bureau uniquement

Welcome to this 2 hour long guided project on creating and training an Object Localization model with TensorFlow. In this guided project, we are going to use TensorFlow's Keras API to create a convolutional neural network which will be trained to classify as well as localize emojis in images. Localization, in this context, means the position of the emojis in the images. This means that the network will have one input and two outputs. Think of this task as a simpler version of Object Detection. In Object Detection, we might have multiple objects in the input images, and an object detection model predicts the classes as well as bounding boxes for all of those objects. In Object Localization, we are working with the assumption that there is just one object in any given image, and our CNN model will classify and localize that object. Please note that you will need prior programming experience in Python. You will also need familiarity with TensorFlow. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like Gradient Descent but want to understand how to use use TensorFlow to solve computer vision tasks like Object Localization.

Conditions

Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras.

Les compétences que vous développerez

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Tensorflow

  • Computer Vision

  • keras

Apprendrez étape par étape

Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :

  1. Introduction

  2. Download and Visualize Data

  3. Create Examples

  4. Plot Bouding Boxes

  5. Data Generator

  6. Model

  7. Custom Metric: IoU

  8. Compile the Model

  9. Custom Callback

  10. Model Training

Comment fonctionnent les Projets Guidés

Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.

Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé

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Foire Aux Questions

Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.

Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.

À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.

En haut de la page, vous pouvez appuyer sur le niveau d'expérience de ce Projet Guidé pour afficher les connaissances requises. Pour chaque niveau de Projet Guidé, votre enseignant vous guidera étape par étape.

Oui, tout ce dont vous avez besoin pour terminer votre Projet Guidé sera présent sur un bureau cloud disponible dans votre navigateur.

Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.