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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
具有一定深度学习基础，希望掌握DeepLabv3+图像语义分割实战技术的同学们
你将会学到：
使用DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集
课程简介：
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图像标注工具制造自己的数据集，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、车道线等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、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：
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课程大纲-DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集
第1章课程介绍(7分钟1节)
第2章DeepLabV3+图像语义分割(30分钟2节)
第3章DeepLab安装与测试(9分钟2节)
第4章CamVid语义分割项目实践(32分钟3节)
第5章labelme图像标注(12分钟1节)
第6章RoadScene图像语义分割项目实战(49分钟6节)
第7章课程总结(1分钟1节)
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