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视频教程-Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集-计算机视觉

weixin_33180921 2020-07-18 04:57 40 查看 https://blog.csdn.net/weixin_3
Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集 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 白勇 ¥88.00 立即订阅

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视频教程-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:

 

「[strong]口碑讲师带队学习,让你的问题不过夜」 [/strong]

讲师姓名:[strong]白勇 [/strong]

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

 

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