Object Localization with TensorFlow

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Neste Projeto guiado gratuito, você irá:

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

Mostre essa experiência prática em uma entrevista

2 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

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.

Requisitos

Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras.

Habilidades que você desenvolverá

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Tensorflow

  • Computer Vision

  • 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. Introduction

  2. Download and Visualize Data

  3. Create Examples

  4. Plot Bouding Boxes

  5. Data Generator

  6. Model

  7. Custom Metric: IoU

  8. Compile the Model

  9. Custom Callback

  10. Model Training

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

Instrutores

Avaliações

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Perguntas Frequentes – FAQ

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio 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.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível 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.