Facial Keypoint Detection with PyTorch

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Create Custom dataset for Keypoint problems

Apply Keypoint augmentation and load pretrained model

Create train function and evaluator for training loop

Clock2 hours
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Facial Keypoint Dataset and you will write a custom dataset class for Image-Keypoint dataset. Additionally, you will apply keypoint augmentation to augment images as well as its keypoints. For keypoint augmentation you will use albumentation library. You will plot the image keypoint pair. - Load a pretrained state of the art convolutional neural network using timm library. - Create train function and evaluator function which will helpful to write training loop. Moreover, you will use training loop to train the model. - Lastly, you will use trained model to find keypoints given any image.

Навыки, которые вы получите

  • Image Processing
  • Convolutional Neural Network
  • Deep Learning
  • pytorch

Будете учиться пошагово

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

  1. Configurations

  2. Understand Facial Keypoint Dataset

  3. Create Custom Facial Keypoint Dataset

  4. Load Dataset into Batches

  5. Create Model

  6. Create Trainer and Evaluator

  7. Training Model

  8. Visualizing Predictions

  9. Optional Task

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

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.