Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

课程目标: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

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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

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

适用人群

具有一定深度学习基础,希望掌握Mask R-CNN图像实例分割实战方法的同学们

课程简介

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。



下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果:

drivegif1.gif

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:

pothole1.jpg

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:

roadscene1.jpg

第一章课程介绍
1节6分钟
1-1课程简介 [免费试看]
06:20
第二章Mask R-CNN图像实例分割
3节54分钟
2-1图像分割任务及常用数据集
17:05
2-2Mask R-CNN原理
25:10
2-3Keras版本的Mask R-CNN
12:06
第三章Mask R-CNN项目安装
1节9分钟
3-1Mask R-CNN项目安装
09:50
第四章balloon实例分割项目实践
2节24分钟
4-1balloon实例分割项目实践:安装与实践
13:10
4-2balloon实例分割项目实践:查验数据和模型
10:50
第五章VIA图像标注工具
2节22分钟
5-1VIA图像标注工具介绍
15:31
5-2VIA图像标注工具演示
06:56
第六章pothole图像实例分割项目实战
7节44分钟
6-1pothole项目-制作数据集
09:49
6-2pothole项目-修改程序文件
08:48
6-3pothole项目-模型训练
04:32
6-4pothole项目-测试图片
04:59
6-5pothole项目-测试视频
02:46
6-6pothole项目-查验数据
04:32
6-7pothole项目-查验模型
08:53
第七章roadscene实例分割项目实战
7节34分钟
7-1roadscene项目-制作数据集
07:29
7-2roadscene项目-修改程序文件
06:43
7-3roadscene项目-模型训练
02:46
7-4roadscene项目-测试图片
03:19
讲师介绍
白勇
讲师评分4.9分
双一流高校教授,博士生导师,美国博士学位,十年以上工作经历。先后就职美国和国内信息技术公司与高校。具有国家级科研项目经验;创业公司专家顾问。译著:计算机视觉深度学习;发表学术论文100多篇;授权专利国内外10多项。
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