DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

使用DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集

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中级16课时2020/09/28更新

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白老师
白老师高级讲师讲师评分5.0学员377745课程80

长期从事IT技术研究和开发

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  • 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:

000004_image.png

000004_prediction.png

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