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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
希望掌握DeepLabv3+图像语义分割实战技术的同学们
你将会学到：
掌握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图像标注工具制作数据集，并使用PyTorch版本的DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。
本课程以RoadScene语义分割开展项目实践：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割。
本课程使用Pytorch版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装PyTorch和deeplabv3+、数据集标注、数据集格式转换、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。
相关课程：DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集（TensorFlow）https://edu.51cto.com/course/18817.html
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课程大纲-DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集
第1章课程介绍(4分钟1节)
第2章DeepLabv3+图像语义分割原理(30分钟2节)
第3章环境安装与测试(18分钟2节)
第4章labelme图像标注及格式转换(20分钟2节)
第5章deeplabv3+网络训练和测试(19分钟2节)
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