Глава 4 (1/2): Свои наборы данных
Если видео на английском ,а вы его не знаете , то смотрите через Яндекс браузер.
https://github.com/mrdbourke/pytorch-deep-learning
0:00:00 126. Введение в пользовательские наборы данных
0:15:49 128. Загрузка пользовательского набора данных изображений пиццы, стейков и суши
0:29:54 129. Становясь единым целым с данными
0:55:06 132. Преобразование изображений в тензоры
1:32:11 136. Создание загрузчиков данных изображений
01:41:15 137. Создание пользовательского класса набора данных (обзор)
1:58:24 139. Написание пользовательского класса набора данных с нуля
2:37:45 142. Превращение пользовательских наборов данных в загрузчики данных
Видео Глава 4 (1/2): Свои наборы данных автора Computer vision IT
Видео Глава 4 (1/2): Свои наборы данных автора Computer vision IT
Показать
Похожие видео
10. Connecting fingers to the palmЭволюция архитектур CNN: Создание сети, ResNetГлава 2 (1/2): Классификация нейронных сетейГлубокие генеративные модели: ВведениеЭволюция архитектуры CNN для классификации изображений -Часть 02канал смотрим снято для васГлава 3 (2/2) : Компьютерное зрениеГлава 3 (1/2): Компьютерное зрение26. Normals5. Extruding, inserting and aligning objectsChatGPT+GoogleSheets!Глава 2 (2/2): Классификация нейронных сетейИнтернет в глухой деревне на параболик Вика 27 дБУскорьте создание аннотаций к изображениям с помощью SAM и Grounding DINO | Руководство по PythonНейронкаГлава 0 (1/2): Основы работы с PyTorchГлава 0 (2/2): Основы работы с PyTorchГлубокие генеративные модели: Графические приложенияОбнаруживайте все, что хотите, с помощью Grounding DINO | Функция обнаружения объектов ZERO SHOTОбъяснение CNNS: Ранние методы