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****-U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：188分钟

学习计划：4天

难度：中

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

U-Net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U-Net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U-Net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U-Net进行Kaggle细胞核分割

本课程使用keras版本的U-Net，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U-Net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。

本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

「课程学习目录」

「7项超值权益，保障学习质量」

• 大咖讲解

技术专家系统讲解传授思路与实战。

• 答疑服务

专属社群随时沟通与讲师答疑，扫清学习障碍。

• 课程资料+课件

超实用资料，覆盖核心知识，关键技能，方便练习巩固。

• 常用实战

企业常见实战案例，带你掌握Python在工作中的不同运用场景。

• 大牛技术大会视频

2019Python开发者大会视频免费观看，送你一个近距离感受互联网大佬的机会。

• APP+PC随时随地学习

满足不同场景学习需求，不受空间、地域限制。

• 内推机会

****联合大厂博客专家，为优秀学员推荐具有竞争力的工作机会 。

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「什么样的技术人适合学习？」

• 想进入技术行业，但是面对多门编程语言不知如何选择，0基础的你
• 掌握技术单一、冷门，迫切希望能够转型的你
• 想进入大厂，但是技术不够丰富，没有竞争力的你

「悉心打造精品好课，4天学到大牛3年项目经验」

【完善的技术体系】

技术成长循序渐进，帮助用户轻松掌握

掌握计算机视觉知识，扎实编码能力

【清晰的课程脉络】

浓缩大牛多年经验，全方位构建出系统化的技术知识脉络，同时注重实战操作。

【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

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「你可以收获什么？」

学习和掌握U-Net图像语义分割技术来训练自己的数据集

学习U-Net语义分割原理

学习使用labelme图像标注

学习Kaggle参数流程