PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战：训练自己的数据集
课时介绍
课程介绍
注意：本课程已从maskrcnn-benchmark更新到了Detectron2
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Labelme图像标注工具制作自己的数据集，并使用PyTorch版本的Mask R-CNN（Facebook 官方Detectron2/maskrcnn-benchmark）训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。
本课程的具体项目实战案例是：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等多类物体进行检测和分割 。本课程在Ubuntu系统上进行项目全过程的演示。
本课程提供项目标注的数据集和相关Python程序文件。
相关课程：Mask R-CNN图像实例分割实战：训练自己的数据集 （Keras版本 ）https://edu.csdn.net/course/detail/25128
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