Rancang CNN Anda sendiri untuk pengenalan gambar yang akurat, latih, dan uji secara Real Time dengan kamera
Yang akan Anda pelajari
-
Rancang arsitektur CNN yang mendalam dengan hasil akurasi tinggi
-
Tunjukkan klasifikasi secara Real Time dengan kamera
-
Hasilkan data sintetis untuk menambah kumpulan data yang ada
-
Merakit sendiri, kumpulan data khusus untuk tugas Klasifikasi
-
Ubah kumpulan data yang ada untuk tugas Klasifikasi
-
Terapkan teknik preprocessing untuk dataset sebelum pelatihan
-
Latih CNN mendalam di Keras
-
Klasifikasikan gambar baru setelah pelatihan
Persyaratan
-
Pengetahuan dasar tentang Algoritma Klasifikasi Gambar
-
Dasar-dasar tentang cara kerja CNN
-
Pengetahuan menengah tentang Python V3
-
Pengetahuan dasar tentang OpenCV
-
Pengetahuan dasar tentang Tensorflow
-
Dasar-dasar tentang cara menggunakan Lingkungan Anaconda
-
Dasar-dasar tentang cara membuat kode di Jupyter Notebook
Deskripsi
Dalam kursus praktis ini , Anda akan merancang , melatih , dan menguji Jaringan Saraf Konvolusi (CNN) Anda sendiri untuk tugas-tugas Klasifikasi Gambar.
Di akhir kursus, Anda akan dapat membuat aplikasi Anda sendiri untuk Klasifikasi Gambar .
-
Pada awalnya, Anda akan menerapkan convolution , pooling , dan kombinasi dari dua operasi ini ke gambar skala abu-abu dengan bantuan filter yang berbeda, pustaka Numpy murni, dan loop ‘untuk’. Kami juga akan mengimplementasikan konvolusi secara Real Time oleh kamera untuk mendeteksi tepi objek dan melacak pergerakan objek.
-
Setelah itu, Anda akan mengumpulkan gambar bersama, membuat kumpulan data khusus untuk tugas klasifikasi dan menyimpan kumpulan data yang dibuat ke dalam file biner.
