Deep Learning with PyTorch : Siamese Network
Оценки: 13

Implement siamese network with triplet loss function
Create the training loop for siamese network
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
Оценки: 13
Implement siamese network with triplet loss function
Create the training loop for siamese network
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
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.
Prior programming experience in Python and basic PyTorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network, Optimization and Siamese Network.
siamese network
Deep Learning
Convolutional Neural Network
pytorch
Computer Vision
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Set up colab runtime
Configurations
Create APN Dataset
Load dataset into batches
Create Model
Create train and eval functions
Training Loop
Get Anchor Encodings
Inference
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера DL
30 авг. 2022 г.I cannot unenroll this project. Is this normal or will I be charged? I just wanted to explore this and one another guided project.
от партнера SB
29 окт. 2022 г.A very practical project discovering Siames Network.
от партнера MS
16 окт. 2022 г.Overall, it is good enough.
it will be better if there is accuracy calculation,
thank you!
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.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.