PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

中阶

使用PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割来训练自己的数据集

5分 更新: 2020/10/09

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4295 学习人数 2小时9分钟 19课时
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适合人群:

具有一定深度学习基础,希望掌握PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战方法的同学们

课程目标:

使用PyTorch版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Labelme图像标注工具制作自己的数据集,并使用PyTorch版本的Mask R-CNN(Facebook 官方maskrcnn-benchmark)训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。


本课程的具体项目实战案例是:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等多类物体进行检测和分割 。本课程使用PyTorch1.0在Ubuntu16.04系统上进行项目全过程的演示。


本课程提供项目标注的数据集和相关Python程序文件。


pytorch-maskrcnn.jpg

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课程大纲-PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

资料下载
  • 第1章 课程介绍

    8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”

    [08:26] 开始学习
  • 第2章 Mask R-CNN原理

    39分钟2节

  • 2-1

    图像分割-任务与数据集

    「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

    Mask R-CNN原理介绍

    「仅限付费用户」点击下载“3.实例分割-Mask R-CNN原理.pdf”

    [24:30] 开始学习
  • 第3章 安装项目

    12分钟1节

  • 3-1

    安装项目

    「仅限付费用户」点击下载“4.pytorch-maskrcnn实战流程.pdf”

    [12:48] 开始学习
  • 第4章 官方demo实践

    7分钟1节

  • 第5章 labelme图像标注及数据格式转换

    22分钟3节

  • 第6章 网络模型训练

    14分钟4节

  • 第7章 网络模型测试

    20分钟5节

  • 7-2

    demo演示

    [08:34] 开始学习
  • 第8章 课程总结

    4分钟2节

  • 8-1

    课程总结

    「仅限付费用户」点击下载“5.课程总结.pdf”

    [01:34] 开始学习
  • 8-2

    网盘文件说明

    「仅限付费用户」点击下载“6.课程网盘文件说明.pdf”

    [02:40] 开始学习

5

学员评分

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