DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集

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

白勇

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视频教程-DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：146分钟

学习计划：3天

难度：中

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：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

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「你将学到什么？」

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。

本课程有两个项目实践：

(1) CamVid语义分割：对CamVid数据集进行语义分割

(2) RoadScene语义分割：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TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、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。

下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果：

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

第2章：DeepLabv3+图像语义分割原理

1.图像分割任务及常用数据集

2.DeepLabv3+语义分割原理

第3章：DeepLab安装与测试

1.Tensorflow安装

2.DeepLab安装与测试

第4章：CamVid语义分割项目实践

1.CamVid数据集格式转换

2.CamVid网络训练准备

3.CamVid网络训练与测试

第5章：labelme图像标注

1.labelme图像标注工具的安装与使用

第6章：RoadScene图像语义分割项目实战

1.Mask灰度图制作

2.数据集格式转换

3.网络训练准备

4.网络训练

5.初步测试

6.网络最终测试与性能评估

第7章：课程总结

1.课程总结

「7项超值权益，保障学习质量」

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答疑服务

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超实用资料，覆盖核心知识，关键编程技能，方便练习巩固。（部分讲师考虑到版权问题，暂未上传附件，敬请谅解）

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【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

「你可以收获什么？」

学习和掌握DeepLabv3+图像语义分割技术来训练自己的数据集

学习使用labelme图像实例分割标注工具

学习DeepLabv3+语义分割原理

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