Arvutiteaduse instituut
  1. Kursused
  2. 2022/23 kevad
  3. Arvutuslik pildistamine (LTAT.02.025)
EN
Logi sisse

Arvutuslik pildistamine 2022/23 kevad

  • Pealeht
  • Loengud
  • Assignments
    • Homework and Schedule
      • Information
      • Submit
        • Submit backup?
    • Essays
    • Projects
    • Exam
  • Help
  • Links

HW6 (Bonus). Image Classification, Data Augmentation, Pre-Trained Models (28 May, 23.59)

EX1 (5p) : This exercise is to build a classifier using the Cats v Dogs dataset of 25k images! sed You have to train a convolutional neural network for the classification.

You will see the CNN overfit very quickly, despite great results with the training set.

Complete the notebook and upload your results.

https://colab.research.google.com/drive/1SsdYGrvglje8bhPc0GuFcBSJs9Jt0mor#scrollTo=6f375c5d

EX2 (5p) : This excercise is an extension to previous EX1. A data augmentation is build to tame the overfitting. You need fill the data augmentation and run the code.

Complete the notebook and upload your results.

https://colab.research.google.com/drive/1Crn2BGalP7obGX5jAApUQqJRrjTsKwAg#scrollTo=35525d12

EX3 (15p) : This excercise is to build classifier with a pre-trained CNN.

Complete the notebook and upload your results.

https://colab.research.google.com/drive/1x9T_89sn1U_SBRPX61bAI9tSjQoxoSXt#scrollTo=bZTBsWIbG0Ju

  • Arvutiteaduse instituut
  • Loodus- ja täppisteaduste valdkond
  • Tartu Ülikool
Tehniliste probleemide või küsimuste korral kirjuta:

Kursuse sisu ja korralduslike küsimustega pöörduge kursuse korraldajate poole.
Õppematerjalide varalised autoriõigused kuuluvad Tartu Ülikoolile. Õppematerjalide kasutamine on lubatud autoriõiguse seaduses ettenähtud teose vaba kasutamise eesmärkidel ja tingimustel. Õppematerjalide kasutamisel on kasutaja kohustatud viitama õppematerjalide autorile.
Õppematerjalide kasutamine muudel eesmärkidel on lubatud ainult Tartu Ülikooli eelneval kirjalikul nõusolekul.
Courses’i keskkonna kasutustingimused