1小时实战 | Mask R-CNN深度学习分割

Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour
这个课程介绍了如何在1小时内使用最实用的深度学习算法——Mask R-CNN进行图像分割。👨‍💻🔬💻

课程内容

ly 后，我们发现了 Mask R-CNN。它是一种新兴的深度学习对象检测方法，其优点是在识别物体时可以输出一个精细的掩模，这是边界框方法无法提供的。

在这门课程中，我们将逐步了解 Mask R-CNN，这将帮助您更好地了解这种强大的技术。我们将探讨如何使用 Mask R-CNN 进行实例分割，如何使用数据扩充进行对象分割以及如何使用 AI 标记数据集等。

此外，我们还将教您如何从头开始训练自己的自定义 Mask R-CNN，并使用它进行坑洞检测。我们还将提供有关如何执行、注释、训练和部署自定义 Mask R-CNN 模型的详细步骤说明。

在开始本课程之前，请确保您具有 OpenCV 和计算机视觉的基本知识，并且有使用 Anaconda 的 Python 经验。此外，您需要使用带有支持 CUDA 的 Nvidia 图形卡的个人电脑/笔记本电脑，以进行培训。我们将在 Ubuntu 上进行培训。

通常，Maask R-CNN 的使用需要很多代价，但是本课程将帮助您实现从训练到推理的无缝流程，让您一步步学习 Mask R-CNN 的实现方法。我们希望您能够通过本课程全面、生动地了解 Mask R-CNN。

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