Facial Keypoint Detection with PyTorch

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Create Custom dataset for Keypoint problems

Apply Keypoint augmentation and load pretrained model

Create train function and evaluator for training loop

Clock2 hours
Intermediate중급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots영어
Laptop데스크톱 전용

In this 2-hour project-based course, you will be able to : - Understand the Facial Keypoint Dataset and you will write a custom dataset class for Image-Keypoint dataset. Additionally, you will apply keypoint augmentation to augment images as well as its keypoints. For keypoint augmentation you will use albumentation library. You will plot the image keypoint pair. - Load a pretrained state of the art convolutional neural network using timm library. - Create train function and evaluator function which will helpful to write training loop. Moreover, you will use training loop to train the model. - Lastly, you will use trained model to find keypoints given any image.

개발할 기술

  • Image Processing
  • Convolutional Neural Network
  • Deep Learning
  • pytorch

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Configurations

  2. Understand Facial Keypoint Dataset

  3. Create Custom Facial Keypoint Dataset

  4. Load Dataset into Batches

  5. Create Model

  6. Create Trainer and Evaluator

  7. Training Model

  8. Visualizing Predictions

  9. Optional Task

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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