****-Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉
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****-Mask R-CNN图像实例分割实战: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:198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?」
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。
下面是使用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:
「课程学习目录」
第1章:课程介绍 |
1.课程介绍 |
第2章:Mask R-CNN图像实例分割 |
1.图像分割任务及常用数据集 |
2.Mask R-CNN原理 |
3.Keras版本的Mask R-CNN |
第3章:Mask R-CNN项目安装 |
1.Mask R-CNN项目安装 |
第4章:balloon实例分割项目实践 |
1.balloon实例分割项目实践:安装与实践 |
2.balloon实例分割项目实践:查验数据和模型 |
第5章:VIA图像标注工具 |
1.VIA图像标注工具介绍 |
2.VIA图像标注工具演示 |
第6章:pothole图像实例分割项目实战 |
1.pothole项目-制作数据集 |
2.pothole项目-修改程序文件 |
3.pothole项目-模型训练 |
4.pothole项目-测试图片 |
5.pothole项目-测试视频 |
6.pothole项目-查验数据 |
7.pothole项目-查验模型 |
第7章:roadscene实例分割项目实战 |
1.roadscene项目-制作数据集 |
2.roadscene项目-修改程序文件 |
3.roadscene项目-模型训练 |
4.roadscene项目-测试图片 |
5.roadscene项目-测试视频 |
6.roadscene项目-查验数据 |
7.roadscene项目-查验模型 |
第8章:课程总结 |
1.课程总结 |
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「你可以收获什么?」
学习和掌握使用Mask R-CNN图像实例分割来训练自己的数据集
学习VIA图像实例分割标注工具
掌握单类物体的图像实例分割方法
掌握多类物体的图像实例分割方法