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白勇
研究员/教授
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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本课程共计144分钟,15节,如果每天学习1小时,预计学习3天。
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图像标注工具制作数据集,并使用DeepLabv3+训练自己的数据集,从而能开展自己的图像语义分割应用。


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以及性能评估。


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:



你将收获
学习和掌握DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集
学习使用labelme图像实例分割标注工具
学习DeepLabv3+语义分割原理

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