DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集

时间:2021-06-14 12:36:52
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文件名称:DeepLabv3+图像语义分割实战:训练自己的数据集
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更新时间:2021-06-14 12:36:52
deeplab,deeplabv3+,语义分割,图像分割,计算机视觉,人工智能,深度学习,deeplabv3 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-20200927221950298.pdf
DeepLabv3+图像语义分割实战_训练自己的数据集-201971111265040_51614.pdf
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  • 一点用没有