DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

课程目标:学习和掌握DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集

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5分 共15课时,共2小时23分钟
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  1. 课程介绍
  2. 课程大纲
课程目标

学习和掌握DeepLabv3+图像语义分割技术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DeepLabv3+图像语义分割实战技术的同学们

课程简介

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法,可对物体进行像素级分割。

本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制造自己的数据集,并使用DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。

本课程有两个项目实践:

(1) CamVid语义分割 :对CamVid数据集进行语义分割

(2) RoadScene语义分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行物体标注和语义分割


本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+,在Ubuntu系统上做项目演示。 包括:安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、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。


下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果:

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000004_prediction.png

第一章课程介绍
1节8分钟
1-1课程介绍 [免费试看]
08:24
第二章DeepLabV3+图像语义分割
2节34分钟
2-1图像分割任务及常用数据集
17:01
2-2DeepLabV3+语义分割原理
17:41
第三章DeepLab安装与测试
1节5分钟
3-1DeepLab安装与测试
05:02
第四章CamVid语义分割项目实践
3节32分钟
4-1CamVid数据集格式转换
09:37
4-2CamVid网络训练准备
08:00
4-3CamVid网络训练与测试
14:46
第五章labelme图像标注
1节12分钟
5-1labelme图像标注工具的安装与使用
12:40
第六章RoadScene图像语义分割项目实战
6节49分钟
6-1Mask灰度图制作
18:08
6-2数据集格式转换
07:27
6-3网络训练准备
08:05
6-4网络训练
04:45
6-5初步测试
06:05
6-6网络最终测试与性能评估
04:47
第七章课程总结
1节1分钟
7-1课程总结
01:17
讲师介绍
白勇
讲师评分4.8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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