labelme图像标注
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适合人群
希望掌握TensorFlow2版本的UNet图像语义分割实战技术的同学们
你将会学到
使用UNet图像语义分割技术来训练自己的数据集
课程简介
注意:本课程已从Keras更新至TensorFlow2
UNet是一种基于深度学习的图像语义分割方法,尤其在医学图像分割中表现优异。
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,生成Mask图像,并使用UNet训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。
本课程有三个项目实践:
(1) Kaggle盐体识别比赛 :利用UNet进行Kaggle盐体识别
(2) Pothole语义分割:对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割
(3) Kaggle细胞核分割比赛 :利用UNet进行Kaggle细胞核分割
本课程使用TensorFlow2版本的UNet,在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括:数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写UNet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。项目代码也可在Windows上运行,课程提供Windows环境搭建方法。
本课程提供项目的数据集和Python程序代码。
相关课程:UNet(PyTorch)图像语义分割实战:训练自己的数据集
https://edu.51cto.com/course/29533.html
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自动连播
- 第一章 课程介绍
- 1-1试看 课程介绍07:46
- 第二章 图像语义分割介绍
- 2-1图像分割任务及数据集15:06
- 2-2图像分割性能指标15:09
- 第三章 U-Net图像分割原理
- 3-1U-Net图像语义分割原理21:58
- 第四章 Kaggle盐体识别竞赛实战(TensorFlow2)
- 4-1安装TensorFlow2(ubuntu和windows)10:02
- 4-2Kaggle盐体识别:比赛介绍09:31
- 4-3Kaggle盐体识别:数据集下载及整理04:37
- 4-4Kaggle盐体识别:U-Net实战29:59
- 第五章 Pothole语义分割UNet实战(TensorFlow2)
- 5-1labelme图像标注06:33
- 5-2制作mask图像14:12
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