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
  • 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
  • 总结与工作应用展望_

    • 总结与工作应用展望
  • 当美图修图遇上图像分割

    • 图像分割大有可为
  • 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
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课时介绍

搭建运行环境以及运行demo 03

课程介绍

mask R-CNN是facebook出品的一个经典的图像实例分割模型,作为一个里程碑,影响了很多其它的图像分割模型,而且甚至于一些OCR模型也在拷贝或借鉴mask R-CNN的技巧和思想。
本课程带着大家一起领略图像分割技术在美图修图风格转换中的有趣应用,亲自动手训练和使用模型,可操作性非常强。
同时,本课程清晰阐述了从R-CNN到mask R-CNN的技术发展脉络,对mask R-CNN关键细节的讲解更加通俗和精准。对于一些让人长期感到模糊和困惑的技术难点,也给出了清晰的解答。
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