Image Colorization using TensorFlow 2 and Keras

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Learn how to work with images in the .npy file format.

Learn how to create a custom CNN model.

Create an app to allow users to colorize black and white images using the model you trained.

Clock1 hour 30 minutes
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsInglês
LaptopApenas em desktop

This guided project is about image colorization using TensorFlow2 and Keras. Image colorization comes under the computer vision domain. In this project you will learn how to build a convolutional neural network(CNN) using Tensorflow2 and Keras. While you are watching me code, you will get a cloud desktop with all the required software pre-installed. This will allow you to code along with me. After all, we learn best with active, hands-on learning. Special Feature: 1) Explanation of the process of image colorization. 2) How to reshape data to fit a CNN. 3) Explanation of each layer in a CNN. 4) Create a Streamlit app to allow users to colorize a black and white image using the model you trained. Note: This project works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Habilidades que você desenvolverá

  • Deep Learning
  • Convolutional Neural Network
  • Tensorflow
  • Streamlit
  • keras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Preprocess grayscale images.

  2. Extract colors from colorful images to provide as inputs to the model.

  3. Build the CNN with TensorFlow2 and Keras.

  4. Save the model.

  5. Load the pre-trained model in a streamlit app.

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.