你将收获

获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法

熟练语义分割Unet模型的基础编码

对OpenCV基础函数强化理解运用

适用人群

适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础，对“天空替换”感兴趣的人士

课程介绍

    传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题，导致最终融合的效果普通。为了有效解决这类问题，本课程将基于Pytorch实现天空对象的语义分割，并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容，最终能够实现远超传统算法的运行效果！
    具体内容包括：
 
1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等
2、一种有效的天空分割数据集准备方法，并且获得数据集
3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法
4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术
5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术

课程目录

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