网络训练
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适合人群
希望掌握YOLACT++实时实例分割技术来训练自己的数据集的学员
你将会学到
掌握YOLACT++实时实例分割技术来训练自己的数据集
课程简介
YOLACT++是一种先进的基于深度学习的实时实例分割方法,可对物体的每个实例进行像素级分割。
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版的YOLACT++训练自己的数据集,从而能开展自己的图像和视频实时实例分割应用。
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实例分割。
本课程使用Pytorch版本的YOLACT++,在Ubuntu系统上做项目演示。另外,课程也给出Windows上的环境安装方法。项目具体流程包括:安装PyTorch和YOLACT++、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。
本课程提供项目的数据集和相关Python程序文件。
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自动连播
- 第一章 课程介绍
- 1-1试看 课程介绍07:19
- 第二章 YOLACT++实时实例分割原理
- 2-1图像分割任务及常用数据集15:06
- 2-2YOLACT实时实例分割原理30:02
- 2-3YOLACT++实时实例分割原理14:37
- 第三章 环境安装与测试
- 3-1安装pytorch08:05
- 3-2安装YOLACT++及测试11:59
- 第四章 labelme图像标注及格式转换
- 4-1labelme图像标注工具的安装与使用11:01
- 4-2标注数据格式转换08:13
- 第五章 YOLACT++网络训练和测试
- 5-1网络训练12:03
- 5-2网络测试及性能统计09:10
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