****-DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉
订阅后:请点击此处观看视频课程
****-DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉
学习有效期:永久观看
学习时长:144分钟
学习计划:3天
难度:中
「口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」
讲师姓名:白勇
研究员/教授
讲师介绍:大学教授,美国归国博士、博士生导师;人工智能公司专家顾问;长期从事人工智能、物联网、大数据研究;已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项
☛点击立即跟老师学习☚
「你将学到什么?」
DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法,可对物体进行像素级分割。
本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集,并使用DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像语义分割应用。
本课程有两个项目实践:
(1) CamVid语义分割 :对CamVid数据集进行语义分割
(2) RoadScene语义分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割
本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+,在Ubuntu系统上做项目演示。 包括:安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。
本课程提供项目的数据集和Python程序文件。
下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果:
「课程学习目录」
第1章:课程介绍 |
1.课程介绍 |
第2章:DeepLabv3+图像语义分割原理 |
1.图像分割任务及常用数据集 |
2.DeepLabv3+语义分割原理 |
第3章:DeepLab安装与测试 |
1.DeepLab安装与测试 |
第4章:CamVid语义分割项目实践 |
1.CamVid数据集格式转换 |
2.CamVid网络训练准备 |
3.CamVid网络训练与测试 |
第5章:labelme图像标注 |
1.labelme图像标注工具的安装与使用 |
第6章:RoadScene图像语义分割项目实战 |
1.Mask灰度图制作 |
2.数据集格式转换 |
3.网络训练准备 |
4.网络训练 |
5.初步测试 |
6.网络最终测试与性能评估 |
第7章:课程总结 |
1.课程总结 |
「7项超值权益,保障学习质量」
- 大咖讲解
技术专家系统讲解传授思路与实战。
- 答疑服务
专属社群随时沟通与讲师答疑,扫清学习障碍。
- 课程资料+课件
超实用资料,覆盖核心知识,关键技能,方便练习巩固。
- 常用实战
企业常见实战案例,带你掌握Python在工作中的不同运用场景。
- 大牛技术大会视频
2019Python开发者大会视频免费观看,送你一个近距离感受互联网大佬的机会。
- APP+PC随时随地学习
满足不同场景学习需求,不受空间、地域限制。
- 内推机会
****联合大厂博客专家,为优秀学员推荐具有竞争力的工作机会 。
☛点击立即跟老师学习☚
「什么样的技术人适合学习?」
- 想进入技术行业,但是面对多门编程语言不知如何选择,0基础的你
- 掌握技术单一、冷门,迫切希望能够转型的你
- 想进入大厂,但是技术不够丰富,没有竞争力的你
「悉心打造精品好课,3天学到大牛3年项目经验」
【完善的技术体系】
技术成长循序渐进,帮助用户轻松掌握
掌握计算机视觉知识,扎实编码能力
【清晰的课程脉络】
浓缩大牛多年经验,全方位构建出系统化的技术知识脉络,同时注重实战操作。
【仿佛在大厂实习般的课程设计】
课程内容全面提升技术能力,系统学习大厂技术方法论,可复用在日后工作中。
☛点击立即跟老师学习☚
「你可以收获什么?」
学习和掌握DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集
学习使用labelme图像实例分割标注工具
学习DeepLabv3+语义分割原理