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DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集
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2021-06-14
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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:
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DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集.zip (6个子文件)
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-20200927221950298.pdf 521KB
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-201971111265040_51614.pdf 1.86MB
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-20200927221926457.pdf 494KB
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-2019711112718351_67090.pdf 1.2MB
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-2019711112659639_56537.pdf 1.82MB
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-201971111279200_19312.pdf 2.21MB
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半夏256
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