PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

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老师介绍

  • 白勇

    白勇

    大学教授,美国归国博士、博士生导师;人工智能公司专家顾问;长期从事人工智能、物联网、大数据研究;已发表学术论文100多篇,授权发明专利10多项
简  介 学习使用PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割来训练自己的数据集

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 。本课程使用PyTorch1.0.0在Ubuntu16.04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。

购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群:957519975

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* 课程提供者:白勇