DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集
课时介绍
课程介绍
DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。
本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制作数据集，并使用PyTorch版本的DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。
本课程以RoadScene语义分割开展项目实践：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割。
本课程使用Pytorch版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装PyTorch和deeplabv3+、数据集标注、数据集格式转换、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。
相关课程：DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集（TensorFlow）https://edu.csdn.net/course/detail/25328
信息系统项目管理师自考笔记
李明 · 843人在学
python从0到1：期货量化交易系统（CTP实战，高频及合成K线数据
王先生 · 22527人在学
手把手搭建Java超市管理系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 4270人在学
Java毕设springboot外卖点餐系统 毕业设计毕设源码 使用教
黄菊华 · 819人在学
基于SSM酒店管理系统（毕设）
小尼老师 · 879人在学
java项目实战之购物商城（java毕业设计）
Long · 5190人在学
手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 1522人在学
Python Django 深度学习 小程序
钟翔 · 2381人在学
城管局门前三包管理系统+微信小程序（vue+springboot）
赖国荣 · 650人在学
Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序
李杰 · 4058人在学