你将收获

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

适用人群

希望掌握DeepLabv3+图像语义分割实战技术的同学们

课程介绍

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PyTorch版本的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。

 

本课程以RoadScene语义分割开展项目实践: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Pytorch版本的DeepLabv3+,在Ubuntu系统上做项目演示。 包括:安装PyTorchdeeplabv3+、数据集标注、数据集格式转换、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。

 

相关课程DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集(TensorFlowhttps://edu.csdn.net/course/detail/25328

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