https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-with-pytorch-v3

Deep Learning with PyTorch V3 - Artificial Intelligence in Health
https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-with-pytorch-v3

Last synced: 6 months ago
JSON representation

Deep Learning with PyTorch V3 - Artificial Intelligence in Health

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/ahmetfurkandemir/deep-learning-with-pytorch-v3
• Owner: AhmetFurkanDEMIR
• Created: 2020-05-13T07:28:20.000Z (over 5 years ago)
• Default Branch: master
• Last Pushed: 2020-05-16T08:49:58.000Z (over 5 years ago)
• Last Synced: 2025-04-15T21:52:20.922Z (6 months ago)
• Language: Python
• Size: 1.16 MB
• Stars: 16
• Watchers: 2
• Forks: 0
• Open Issues: 0
• Metadata Files:
  • Readme: README.md

Awesome Lists containing this project

README

          
![demir](https://img.shields.io/badge/PyTorch-V1.2.0-red)

![licence](https://img.shields.io/badge/demir-ai-blueviolet)

![licence](https://img.shields.io/badge/Ahmet%20Furkan-DEM%C4%B0R-blue)

# Deep-Learning-with-PyTorch-V3

* Görüntü sınıflandırması (görüntü tanıma olarak da bilinir) bilgisayardaki önemli bir görevdir.

* Bu görevde, görüntülerin bir ana nesne içerdiğini varsayıyoruz. İşte amacımız

ana nesneyi sınıflandırmak.

* İki tür görüntü sınıflandırması vardır: ikili sınıflandırma

ve çok sınıflı sınıflandırma.

* Bu projede, metastatik(Göğüs) kanseri tanımlamak için bir algoritmanın nasıl oluşturulacağını öğreneceğiz.

# Adımlarımız

* Veri kümesini keşfetme

* Özel bir veri kümesi oluşturma

* Veri kümesini bölme ve Verileri dönüştürme

* Veri yükleyici oluşturma

* Sınıflandırma modelinin oluşturulması

* Kayıp fonksiyonunun tanımlanması, Optimize ediciyi tanımlama

* Modelin eğitimi ve değerlendirilmesi

* Modelin testi

# Veri seti

* Histopatolojik Kanser Tespiti yarışmasında verilen veri setini kullanacağız. Bu yarışmanın amacı, görüntü yamalarını normal veya kötü huylu olarak sınıflandırmaktır.

* Veri seti: 7.2 Gb, 277485 veri 

* Veri seti (Histopathologic Cancer Detection) = https://www.kaggle.com/c/histopathologic-cancer-detection

# Modelimiz

![rhtrh](https://user-images.githubusercontent.com/54184905/81787781-3afb9800-950a-11ea-839b-8b83447c2db6.png)

# Modelimizin Kaybı ve Başarımı

![Screenshot_2020-05-13_03-09-14](https://user-images.githubusercontent.com/54184905/81787922-67171900-950a-11ea-9f66-3353382a37ed.png)

![Screenshot_2020-05-13_03-09-30](https://user-images.githubusercontent.com/54184905/81787926-67afaf80-950a-11ea-9def-b229ab0b095f.png)

# Modelimizin Testi

![Screenshot_2020-05-13_10-34-56](https://user-images.githubusercontent.com/54184905/81788025-8f067c80-950a-11ea-8ae1-65d3855442c1.png)

![Screenshot_2020-05-13_10-47-38](https://user-images.githubusercontent.com/54184905/81788030-9037a980-950a-11ea-8152-327db36c7dd7.png)

# Kaynak

* PyTorch documentation = https://pytorch.org/docs/stable/index.html

* PyTorch Computer Vision book = https://www.packtpub.com/data/pytorch-computer-vision-cookbook