Comprendre le transfert learning et réaliser une application de classification des photos
Vložit
- čas přidán 17. 07. 2020
- Dans cette vidéo nous allons expliquer la notion du transfert leasing qui est utilisé dans les applications deep learning. Nous allons ensuite réaliser une application qui fait la classification des photos médicales.
playlist deep learning: • Formation Deep Learnin...
applications Keras: keras.io/api/applications/
Définition imagent: fr.wikipedia.org/wiki/ImageNet
Base de données Kaggle: www.kaggle.com/paultimothymoo...
Connecter Kaggle à Google Colab: • Connecter Google Colab...
Code: github.com/formasys/classific...
#python #colab #kaggle #deeplearning
oui on veut une video concernant fine tuning ,et merci bcp pour ceux videos interssantes.
merci pour la video, et on aimerai voir des videos sur le fine-tunning
merci pour cette vidéo, et on aimerai bien avoir des vidéos de ce genre et surtt le fine tuning si vous pouvez le poster le plus brièvement possible
merci infiniment pour la video et oui on en veux sur le fine-tuning
Merci pour votre vidéo très géniale et pédagogue. Svp, on peut avoir une vidéo sur le fine tuning ?
Merci beaucoup pour le partage
Magnifique merci bcp
Merci bcp pour ce video
شكرا
Merci beaucoup pour cette vidéo.Peut on avoir une sur le fine tuning svp?
Merci bcp pour votre video, @FORMASYS est qu'il possible de l'appliquer pour la segmentation de l'image, merci d'avance
est ce que le nombre des images va augmenter aprés l'application de ImageDataGenerator, psq j' l'ai appliqué mais j'ai rien remarqué.
Merci bcp pour la video, je travaille sur le projet : "Apprentissage profond par transfert pour la détection et la classification des polypes colorectaux ", est ce que je doit trouver en premier le modèle de base pour l'adapter a ma Dataset??
merci pour votre travail , est ce que je peux vous contacter par mail ?
bonsoir comment faire pour tester le modele sur une image qui n'appartient pas au dataset
salut j ai ce problem mais je sais pas le resoudre
File "", line 3
ds_data=tf.keras.preprocessing.image_dataset_from_directory("C:\Users\ghizlane\OneDrive\Bureau\computer_vision\database\training")
^
SyntaxError: (unicode error) 'unicodeescape' codec can't decode bytes in position 2-3: truncated \UXXXXXXXX escape
merci
a propos j ai essaye / et \\ et "r" mais ca pas marche
Une matrice linéaire? Ce serait pas plutot une matrice ligne par hasard?
bonjour s'il vous plait comment faire pour entrer en contact avec vous?
merci pour cette vidéo, svp pouvez vous nous faire une autre vidéo sur la préparation d'une dataset image?
D’accord c’est bien noté
@@formasys8974 bonjour s'il vous plaît c'est possible de nous faire sur le fine tunning
COMMENT SAUVEGARDER CE MODEL ENTRAINE ET LE CONVERTIR EN TFLITE POUR ANDROID