DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

中阶

使用DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集

4.7分 更新: 近三个月

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5637 学习人数 2小时23分钟 16课时
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  • 课程介绍
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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

课程目标:

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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课程大纲-DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    7分钟1节

  • 1-1

    课程介绍

    「仅限付费用户」点击下载“1.课程介绍.pdf”

    [07:37] 开始学习
  • 第2章 DeepLabV3+图像语义分割

    30分钟2节

  • 2-1

    图像分割任务及常用数据集

    「仅限付费用户」点击下载“2.图像分割-任务、数据集.pdf”

    [15:06] 开始学习
  • 2-2

    DeepLabV3+语义分割原理

    「仅限付费用户」点击下载“3.DeepLabv3+原理.pdf”

    [15:16] 开始学习
  • 第3章 DeepLab安装与测试

    9分钟2节

  • 3-1

    TensorFlow安装

    「仅限付费用户」点击下载“4. 安装Tensorflow.pdf”

    [07:16] 开始学习
  • 第4章 CamVid语义分割项目实践

    32分钟3节

  • 4-1

    CamVid数据集格式转换

    「仅限付费用户」点击下载“deeplabCamVid (2020).pdf”

    [09:37] 开始学习
  • 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

  • 6-1

    Mask灰度图制作

    「仅限付费用户」点击下载“deeplabMydata (2020).pdf”

    [18:08] 开始学习
  • 第7章 课程总结

    1分钟1节

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学员评分

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