YOLACT++实时实例分割实战：训练自己的数据集
课时介绍
标注数据格式转换
课程介绍
YOLACT++是一种先进的基于深度学习的实时实例分割方法，可对物体的每个实例进行像素级分割。
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版的YOLACT++训练自己的数据集，从而能开展自己的图像和视频实时实例分割应用。
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实例分割。
本课程使用Pytorch版本的YOLACT++，在Ubuntu系统上做项目演示。另外，课程也给出Windows上的环境安装方法。项目具体流程包括：安装PyTorch和YOLACT++、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。
本课程提供项目的数据集和相关Python程序文件。
推荐课程
信息系统项目管理师自考笔记
李明 · 671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 · 21940人在学
手把手搭建Java超市管理系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 4179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 · 776人在学
基于SSM酒店管理系统（毕设）
小尼老师 · 827人在学
java项目实战之购物商城（java毕业设计）
Long · 5144人在学
手把手搭建Java求职招聘系统【附源码】（毕设）
汤小洋 · 1495人在学
Python Django 深度学习 小程序
钟翔 · 2302人在学
城管局门前三包管理系统+微信小程序（vue+springboot）
赖国荣 · 572人在学
Vue+Uni-app(uniapp)入门与实战+赠送仿美团点餐小程序
李杰 · 3959人在学
