****-PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉

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****-PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战: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:143分钟

学习计划:3天

难度:

 

口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」

****-PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉

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

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「你将学到什么?」

Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法,可对物体进行目标检测和像素级分割。


本课程将手把手地教大家使用Labelme图像标注工具制作自己的数据集,并使用PyTorch版本的Mask R-CNN(Facebook 官方maskrcnn-benchmark)训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。


本课程的具体项目实战案例是:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等多类物体进行检测和分割 。本课程使用PyTorch1.0在Ubuntu16.04系统上进行项目全过程的演示。


本课程提供项目标注的数据集和相关Python程序文件。****-PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉

 

「课程学习目录」

第1章:课程介绍
1.课程介绍
第2章:Mask R-CNN原理
1.图像分割-任务与数据集
2.Mask R-CNN原理介绍
第3章:安装项目
1.安装项目
第4章:官方demo实践
1.官方demo实践
第5章:labelme图像标注及数据格式转换
1.labelme图像标注演示
2.数据格式转换
3.项目数据目录准备
第6章:网络模型训练
1.准备训练配置文件
2.准备迁移学习预训练权重文件
3.重新编译项目
4.训练网络模型
第7章:网络模型测试
1.性能指标统计
2.demo演示
3.图片测试
4.视频测试
5.视频测试效果
第8章:课程总结
1.课程总结
2.网盘文件说明

 

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「你可以收获什么?」

学习和掌握使用Mask R-CNN图像实例分割来训练自己的数据集

学习labelme图像实例分割标注工具

掌握多类物体的图像实例分割方法