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实战图像分割mask R-CNN之美图修图-

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  • 课程导学

    • 开篇词

  • 当美图修图遇上图像分割

    • 图像分割大有可为

  • 预备知识速成

    • 准确理解loU,NMS
    • NMS的真实作用、局限和改进
    • CNN卷积神经网络神通广大的起因
    • 理解多通道卷积
    • 卷积激活和池化的怪事之顺序与偏移
    • 卷积偏移激活和池化的顺序和原因
    • 卷积偏移激活和池化的顺序和原因之二

  • TensorFlow图像数据增强

    • 用图像数据增强来实现invariant
    • 若干常用的函数及其例子代码
    • 若干常用的函数及其例子代码之二
    • 若干常用的函数及其例子代码之三
    • 若干常用的函数及其例子代码之四
    • 若干常用的函数及其例子代码之五
    • 理性看待数据增强与CNN网络特性

  • 图像分割的标注工具

    • labelme的安装与使用

  • mask R-CNN的进化历程

    • 从CNN到mask R-CNN
    • 从CNN到mask R-CNN之二
    • 位置信息与语义信息的完美融合

  • mask R-CNN实战

    • 源代码包的获取及其目录文件
    • 搭建运行环境以及运行demo
    • 搭建运行环境以及运行demo之二
    • 搭建运行环境以及运行demo之三
    • 用少量数据训练出一个新模型
    • 用少量数据训练出一个新模型之二
    • 使用模型来变换图片的背景

  • mask R-CNN的若干细节

    • FPN和RPN以及heads的协同

  • 尺寸缩放时保持mask精度

    • 代码才是最权威的答案

  • 总结与工作应用展望_

    • 总结与工作应用展望

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