****-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: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
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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。
「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