Object Localization with TensorFlow
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
Продемонстрируйте этот практический опыт на собеседовании
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.
Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras.
Навыки, которые вы получите
- Deep Learning
- Machine Learning
- Tensorflow
- Computer Vision
- keras
Будете учиться пошагово
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Introduction
Download and Visualize Data
Create Examples
Plot Bouding Boxes
Data Generator
Model
Custom Metric: IoU
Compile the Model
Custom Callback
Model Training
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
Рецензии
Лучшие отзывы о курсе OBJECT LOCALIZATION WITH TENSORFLOW
A very good and helpful project for object detection. It would be absolute 5-stars guided-project if there was also an example for multiple object detection.
I really liked the course and how it was the next step from a classification problem.
Часто задаваемые вопросы
Часто задаваемые вопросы
Доступны ли проекты с консультациями на ПК и мобильных устройствах?
Какие преподаватели ведут проекты с рекомендациями?
Можно ли скачать работу из уже завершенного проекта с рекомендациями?
Какие предварительные знания требуются для работы над проектом с рекомендациями?
Можно ли выполнить этот проект с рекомендациями в веб-браузере, не устанавливая специальное ПО?
Как организована учеба на проектах с рекомендациями?
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
Coursera Footer
