Deep Learning with PyTorch : Siamese Network

от партнера
В этом Бесплатный проект с консультациями вы:

Implement siamese network with triplet loss function

Create the training loop for siamese network

Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании

2 hours
Продвинутые функции
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this 2-hour long guided-project course, you will learn how to implement a Siamese Network, you will train the network with the Triplet loss function. You will create Anchor, Positive and Negative image dataset, which will be the inputs of triplet loss function, through which the network will learn feature embeddings. Siamese Network have plethora of applications such as face recognition, signature checking, person re-identification, etc. In this project, you will train a simple Siamese Network for person re-identification.

Требования

Prior programming experience in Python and basic PyTorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network, Optimization and Siamese Network.

Навыки, которые вы получите

  • siamese network

  • Deep Learning

  • Convolutional Neural Network

  • pytorch

  • Computer Vision

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Set up colab runtime

  2. Configurations

  3. Create APN Dataset

  4. Load dataset into batches

  5. Create Model

  6. Create train and eval functions

  7. Training Loop

  8. Get Anchor Encodings

  9. Inference

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.