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：中

 

「[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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