Dans ce projet guidé d'une durée de 2 heures, vous apprendrez à mettre en place un Réseau Siamois, vous entraînerez le réseau avec la fonction de perte Triplet. Vous créerez des jeux de données d'images d'Intégration, Positives et Négatives, qui seront les entrées de la fonction de perte Triplet, à travers laquelle le réseau apprendra les feature embeddings. Les réseaux siamois ont une pléthore d'applications telles que la reconnaissance de visages, la vérification de signatures, la ré-identification de personnes, etc. Dans ce projet, vous entraînerez un simple Réseau Siamois pour la ré-identification de personnes.


Apprentissage profond avec PyTorch : Réseau siamois

Instructeur : Parth Dhameliya
4 666 déjà inscrits
Inclus avec
(48 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Mise en œuvre d'un réseau siamois avec une fonction de perte triplet
Créer la boucle d'apprentissage pour le réseau siamois
Compétences que vous pratiquerez
- Catégorie : Vision par ordinateur
- Catégorie : PyTorch (Bibliothèque d'Apprentissage automatique)
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Analyse d'images
Détails à connaître

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Disponible uniquement sur ordinateur
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

Apprendre, pratiquer et appliquer des compétences prêtes à l’emploi en moins de 2 heures
- Bénéficiez d’une formation par des experts du secteur
- Gagnez en expérience pratique en effectuant des tâches professionnelles du monde réel
- Renforcez votre confiance en utilisant les outils et technologies les plus récents

À propos de ce Projet Guidé
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Mise en place d'un runtime colab
Configurations
Créer un jeu de données APN
Chargement de l'ensemble des données en lots
Créer un modèle
Créer des fonctions de formation et d'évaluation
Boucle d'Entraînement
Obtenir les codages d'ancrage
Inférence
Expérience recommandée
Expérience préalable de la programmation en Python et des bases de PyTorch. Connaissance théorique du Réseau neuronal convolutif, de l'optimisation et du Réseau siamois.
9 images de projet
Instructeur

Offert par
Méthode d’apprentissage
Apprentissage pratique basé sur les compétences
Mettez en pratique de nouvelles compétences en effectuant des tâches professionnelles.
Conseils d’experts
Suivez les vidéos pré-enregistrées d’experts à l’aide d’une interface unique, divisée en deux.
Aucun téléchargement ou installation requis(e)
Accédez aux outils et aux ressources dont vous avez besoin dans un espace de travail cloud préconfiguré.
Disponible uniquement sur ordinateur de bureau
Ce Projet Guidé est conçu pour les ordinateurs portables ou de bureau disposant d’une connexion internet fiable, et non pour les appareils mobiles.
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?




Avis des étudiants
48 avis
- 5 stars
75,51 %
- 4 stars
18,36 %
- 3 stars
2,04 %
- 2 stars
4,08 %
- 1 star
0 %
Affichage de 3 sur 48
Révisé le 30 août 2022
I cannot unenroll this project. Is this normal or will I be charged? I just wanted to explore this and one another guided project.
Révisé le 22 sept. 2024
The course is very short, but uses the time well. It develops practical skills, so if you are looking to learn the theory you may be better served elsewhere.
Révisé le 29 oct. 2022
A very practical project discovering Siames Network.
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Statut : Essai gratuit

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Foire Aux Questions
Comme votre espace de travail contient un bureau cloud dimensionné pour un ordinateur portable ou de bureau, les Projets Guidés ne sont pas disponibles sur votre appareil mobile.
Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
À partir du Projet Guidé, vous pouvez télécharger et conserver tout fichier que vous avez créé. Pour ce faire, vous pouvez utiliser la fonction « Navigateur de fichiers » pendant que vous accédez à votre bureau cloud.




