pothole项目-查验数据
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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:
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- 第一章 课程介绍
- 1-1试看 课程简介06:20
- 第二章 Mask R-CNN图像实例分割
- 2-1图像分割任务及常用数据集15:06
- 2-2Mask R-CNN原理24:30
- 2-3Keras版本的Mask R-CNN12:06
- 第三章 Mask R-CNN项目安装
- 3-1Mask R-CNN项目安装09:50
- 第四章 balloon实例分割项目实践
- 4-1balloon实例分割项目实践:安装与实践13:10
- 4-2balloon实例分割项目实践:查验数据和模型10:50
- 第五章 VIA图像标注工具
- 5-1VIA图像标注工具介绍15:31
- 5-2VIA图像标注工具演示06:56
- 第六章 pothole图像实例分割项目实战
- 6-1pothole项目-制作数据集09:49
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