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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群:
希望掌握YOLACT++实时实例分割技术来训练自己的数据集的学员
你将会学到:
掌握YOLACT++实时实例分割技术来训练自己的数据集
课程简介:
YOLACT++是一种先进的基于深度学习的实时实例分割方法,可对物体的每个实例进行像素级分割。
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PyTorch版的YOLACT++训练自己的数据集,从而能开展自己的图像和视频实时实例分割应用。
本课程以RoadScene语义分割开展项目实践:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和实例分割。
本课程使用Pytorch版本的YOLACT++,在Ubuntu系统上做项目演示。另外,课程也给出Windows上的环境安装方法。项目具体流程包括:安装PyTorch和YOLACT++、数据集标注、数据集格式转换、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型。
本课程提供项目的数据集和相关Python程序文件。
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课程大纲-YOLACT++实时实例分割实战:训练自己的数据集
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章YOLACT++实时实例分割原理(59分钟3节)
第3章环境安装与测试(20分钟2节)
第4章labelme图像标注及格式转换(19分钟2节)
第5章YOLACT++网络训练和测试(21分钟2节)
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