Tutorial: CNNs and Transformers for images

Tutorial: CNNs and Transformers for images

Administrative information


 
Title Convolutional Neural Networks and Transformers for images
Duration 60 min
Module B
Lesson Type Tutorial
Focus Technical - Deep Learning
Topic Neural Networks

 

Keywords

Convolutional Neural Networks,Transformer networks,Computer Vision,

 

Learning Goals

  • Implementing and training a CNN and a Transformer for a computer vision problem from scratch
  • Comparing the performance of the two models

 

Expected Preparation

Optional for Students

None.

References and background for students:

None.

Recommended for Teachers

None.

Lesson Materials

 

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0.

 

Instructions for Teachers

Here the goal is to show the implementation steps of the transformer network for images. We also implement a basic CNN with a similar number of trainable parameters, so we can compare the performance of the CNN to the ViT model.

Outline

Duration (min) Description
15 Training a simple convolutional neural network
35 Training a vision transformer (ViT) neural network
10 Comparing the performance of the two different approaches

 

 

 

More information

Click here for an overview of all lesson plans of the master human centred AI

Please visit the home page of the consortium HCAIM

Acknowledgements

The Human-Centered AI Masters programme was co-financed by the Connecting Europe Facility of the European Union Under Grant №CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.

The materials of this learning event are available under CC BY-NC-SA 4.0

 

The HCAIM consortium consists of three excellence centres, three SMEs and four Universities

HCAIM Consortium

Colofon

Het arrangement Tutorial: CNNs and Transformers for images is gemaakt met Wikiwijs van Kennisnet. Wikiwijs is hét onderwijsplatform waar je leermiddelen zoekt, maakt en deelt.

Auteur
HCAIM Consortium
Laatst gewijzigd
2024-05-15 11:20:17
Licentie

Dit lesmateriaal is gepubliceerd onder de Creative Commons Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie. Dit houdt in dat je onder de voorwaarde van naamsvermelding en publicatie onder dezelfde licentie vrij bent om:

  • het werk te delen - te kopiëren, te verspreiden en door te geven via elk medium of bestandsformaat
  • het werk te bewerken - te remixen, te veranderen en afgeleide werken te maken
  • voor alle doeleinden, inclusief commerciële doeleinden.

Meer informatie over de CC Naamsvermelding-GelijkDelen 4.0 Internationale licentie.

Aanvullende informatie over dit lesmateriaal

Van dit lesmateriaal is de volgende aanvullende informatie beschikbaar:

Toelichting
.
Eindgebruiker
leerling/student
Moeilijkheidsgraad
gemiddeld
Studiebelasting
4 uur en 0 minuten

Gebruikte Wikiwijs Arrangementen

HCAIM Consortium. (z.d.).

Acknowledgement

https://maken.wikiwijs.nl/198386/Acknowledgement

HCAIM Consortium. (z.d.).

Tutorial: Convolutional Neural Networks

https://maken.wikiwijs.nl/200306/Tutorial__Convolutional_Neural_Networks

Downloaden

Het volledige arrangement is in de onderstaande formaten te downloaden.

Metadata

LTI

Leeromgevingen die gebruik maken van LTI kunnen Wikiwijs arrangementen en toetsen afspelen en resultaten terugkoppelen. Hiervoor moet de leeromgeving wel bij Wikiwijs aangemeld zijn. Wil je gebruik maken van de LTI koppeling? Meld je aan via info@wikiwijs.nl met het verzoek om een LTI koppeling aan te gaan.

Maak je al gebruik van LTI? Gebruik dan de onderstaande Launch URL’s.

Arrangement

IMSCC package

Wil je de Launch URL’s niet los kopiëren, maar in één keer downloaden? Download dan de IMSCC package.

Meer informatie voor ontwikkelaars

Wikiwijs lesmateriaal kan worden gebruikt in een externe leeromgeving. Er kunnen koppelingen worden gemaakt en het lesmateriaal kan op verschillende manieren worden geëxporteerd. Meer informatie hierover kun je vinden op onze Developers Wiki.

close
Colofon
thumb  
gemaakt met Wikiwijs van kennisnet-logo
Tutorial: CNNs and Transformers for images
open