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        1. Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

          课程目标:学习和学习使用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

          学习和学习使用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51分钟
          2-1图像分割任务及常用数据集
          15:06
          2-2Mask R-CNN原理
          24:30
          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4.7分
          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;创业公司资深顾问。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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