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Create custom Dataset and DataLoader in PyTorch
Train a ResNet-18 model in PyTorch to perform Image Classification
In this 2-hour long guided project, we will use a ResNet-18 model and train it on a COVID-19 Radiography dataset. This dataset has nearly 3000 Chest X-Ray scans which are categorized in three classes - Normal, Viral Pneumonia and COVID-19. Our objective in this project is to create an image classification model that can predict Chest X-Ray scans that belong to one of the three classes with a reasonably high accuracy. Please note that this dataset, and the model that we train in the project, can not be used to diagnose COVID-19 or Viral Pneumonia. We are only using this data for educational purpose. Before you attempt this project, you should be familiar with programming in Python. You should also have a theoretical understanding of Convolutional Neural Networks, and optimization techniques such as gradient descent. This is a hands on, practical project that focuses primarily on implementation, and not on the theory behind Convolutional Neural Networks. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Deep Learning
Machine Learning
Statistical Classification
Medical Imaging
pytorch
Em um vÃdeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:
Introduction
Importing Libraries
Creating Custom Dataset
Image Transformations
Prepare DataLoader
Data Visualization
Creating the Model
Training the Model
Final Results
Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download
Em um vÃdeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo
por II
22 de ago de 2020Lecturer needs to let students know how to access dataset and code from in the beginning of the video lecture. It was hard to find code/ data download website
por TS
27 de ago de 2020It's a nice project, but I think more explanation about the concepts (ex- imagenet dataset, restnet18 model, etc.) must be provided to make the understanding more clearer.
por KO
5 de out de 2020Excellent course.
My special thanks goes to Coursera and course supervisor
por AM
4 de out de 2020KUDOS TO THE INSTRUCTOR FOR A COMPREHENSIVE GUIDED MODULE.
Ao comprar projetos guiados, você recebe tudo o que precisa para completá-los, inclusive acesso a um espaço de trabalho de área de trabalho na nuvem por meio do seu navegador web, que contém o software e os arquivos necessários para iniciar, além de um vÃdeo de instruções passo a passo de um especialista no assunto.
Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponÃveis para dispositivos móveis.
Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domÃnio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.
Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.
Reembolsos não estão disponÃveis para projetos guiados. Consulte nossa polÃtica de reembolso completa.
Não há auxÃlio financeiro disponÃvel para projetos guiados.
A participação como ouvinte não está disponÃvel para projetos guiados.
Na parte superior da página, você pode clicar no nÃvel de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nÃvel dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.
Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponÃvel em uma área de trabalho na nuvem disponÃvel no seu navegador.
Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.
Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.
