Facial Expression Recognition with PyTorch

от партнера
В этом Бесплатный проект с консультациями вы:

Load pretrained state of the art model

Create train and eval function to write the training loop

Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании

2 hours
Подходит для начинающих
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Английский
Только для ПК

In this 2-hour long guided-project course, you will load a pretrained state of the art model CNN and you will train in PyTorch to classify facial expressions. The data that you will use, consists of 48 x 48 pixel grayscale images of faces and there are seven targets (angry, disgust, fear, happy, sad, surprise, neutral). Furthermore, you will apply augmentation for classification task to augment images. Moreover, you are going to create train and evaluator function which will be helpful to write training loop. Lastly, you will use best trained model to classify expression given any input image.

Требования

Prior programming experience in Python and basic pytorch. Theoretical knowledge of Convolutional Neural Network and Training process (Optimization)

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning

  • Convolutional Neural Network

  • pytorch

  • classification

  • 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. Load Dataset

  4. Load dataset into batches

  5. Create Model

  6. Create Train and Eval Function

  7. Training Loop

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.