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    实战图像分割mask R-CNN之美图修图-

    共30节1819人学习易文星 课程详情 领证书

    • 课程导学

      • 开篇词

    • 当美图修图遇上图像分割

      • 图像分割大有可为

    • 预备知识速成

      • 准确理解loU,NMS
      • NMS的真实作用、局限和改进
      • CNN卷积神经网络神通广大的起因
      • 理解多通道卷积
      • 卷积激活和池化的怪事之顺序与偏移
      • 卷积偏移激活和池化的顺序和原因
      • 卷积偏移激活和池化的顺序和原因之二

    • TensorFlow图像数据增强

      • 用图像数据增强来实现invariant
      • 若干常用的函数及其例子代码
      • 若干常用的函数及其例子代码之二
      • 若干常用的函数及其例子代码之三
      • 若干常用的函数及其例子代码之四
      • 若干常用的函数及其例子代码之五
      • 理性看待数据增强与CNN网络特性

    • 图像分割的标注工具

      • labelme的安装与使用

    • mask R-CNN的进化历程

      • 从CNN到mask R-CNN
      • 从CNN到mask R-CNN之二
      • 位置信息与语义信息的完美融合

    • mask R-CNN实战

      • 源代码包的获取及其目录文件
      • 搭建运行环境以及运行demo
      • 搭建运行环境以及运行demo之二
      • 搭建运行环境以及运行demo之三
      • 用少量数据训练出一个新模型
      • 用少量数据训练出一个新模型之二
      • 使用模型来变换图片的背景

    • mask R-CNN的若干细节

      • FPN和RPN以及heads的协同

    • 尺寸缩放时保持mask精度

      • 代码才是最权威的答案

    • 总结与工作应用展望_

      • 总结与工作应用展望
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