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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Mask R-CNN图像实例分割实战方法的同学们
你将会学到:
学习和学习使用Mask R-CNN图像实例分割来训练自己的数据集
课程简介:
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VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。
本课程有三个项目案例实践:
(1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割
(2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割
(3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割
本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。
本课程提供项目的数据集和python程序文件。
下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果:
下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果:
下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:
课程大纲-Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集
第1章课程介绍(6分钟1节)
第2章Mask R-CNN图像实例分割(51分钟3节)
第3章Mask R-CNN项目安装(9分钟1节)
第4章balloon实例分割项目实践(24分钟2节)
第5章VIA图像标注工具(22分钟2节)
第6章pothole图像实例分割项目实战(44分钟7节)
第7章roadscene实例分割项目实战(34分钟7节)
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