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Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

时间:2019-06-27 23:05:37      阅读:778      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:链接   src   python   图像分割   img   gif   com   jpg   学习   

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VIA图像标注工具制作自己的数据集,并使用Mask R-CNN训练自己的数据集,从而能开展自己的图像分割应用。

课程链接:https://edu.51cto.com/course/18598.html

本课程有三个项目案例实践:

(1) balloon实例分割 :对图像中的气球做检测和分割

(2) pothole(单类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑进行检测和分割

(3) roadscene( 多类物体)实例分割:对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行检测和分割

本课程使用Keras版本的Mask R-CNN,在Ubuntu系统上做项目演示。

本课程提供项目的数据集和python程序文件。

下面是使用Mask R-CNN对roadscene进行图像实例分割的测试结果:

技术图片

下图是使用Mask R-CNN对pothole进行单类物体图像实例分割的测试结果:
技术图片

下图是使用Mask R-CNN对roadscene进行多类物体图像实例分割的测试结果:
技术图片

Mask R-CNN图像实例分割实战:训练自己的数据集

标签:链接   src   python   图像分割   img   gif   com   jpg   学习   

原文地址:https://blog.51cto.com/14012985/2414559

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