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学习TensorFlow2版本的U-Net图像语义分割技术来训练自己的数据集

学习U-Net语义分割原理

学习使用labelme图像标注

适用人群

具有一定深度学习基础,希望掌握U-Net图像语义分割实战技术的同学们

课程介绍

注意:本课程已从Keras更新至TensorFlow2

U-Net是一种基于深度学习的图像语义分割方法,尤其在医学图像分割中表现优异。

本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作自己的数据集,生成Mask图像,并使用U-Net训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。

本课程有三个项目实践:

(1) Kaggle盐体识别比赛 :利用U-Net进行Kaggle盐体识别

(2) Pothole语义分割:对汽车行驶场景中的路坑进行标注和语义分割

(3) Kaggle细胞核分割比赛 :利用U-Net进行Kaggle细胞核分割

本课程使用TensorFlow2版本的U-Net,在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括:数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写U-Net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。项目代码也可在Windows上运行,课程提供Windows环境搭建方法。

 

本课程提供项目的数据集和Python程序代码。

相关课程:UNetPyTorch)图像语义分割实战:训练自己的数据集 https://edu.csdn.net/course/detail/36198

课程讨论

老师您好, 课件下载不了怎么办呢

老师,这个问题如何解决AttributeError: module 'labelme.utils' has no attribute 'label_colormap'

我想问一下白老师,语义分割中x_train和y_train分别是什么意思呢,还有通过重叠区块策略无缝分割任意大图像体现在哪里呢,程序中用到了吗

老师 您好 我怕在跑路坑识别程序时显卡内存不够用了(8G) 请问您是用的多大显卡内存?

老师您好,我们用tensorflow1.15 keras2.3.1 跑起的准确率在50以下 请问老师 在这种版本下应该调整哪些参数呢,谢谢!

有个问题。我自己的数据集,里面有4个类,然后自己扣完后,发现json文件生不成mask文件,不知道是类多了 还是图模糊 还是啥原因。路坑只有一个类 可以用,却没问题

白老师你好,我看你前几个月出了YOLOv4的视频,我打算学YOLO模型,请问是应该直接学YOLOv4,还是要先学v3?我想选v3系列课程,但要看v4的课程需要重新买,所以想问一下应该选哪些课适合当下的学习,打算比较深入的掌握。

老师,在win10里面如何运行此程序?是不是进入虚拟环境Labelme中,在执行此句

老师,为什么用tensorflow2.3跑同样的代码出来效果很差,是版本的问题吗

项目的训练集和程序文件在哪儿?

同学笔记

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