Mask R-CNN – 1 小时实用深度学习分割

创建您自己的 AI 语义分割的实用指南：了解完整的工作流程 – 从训练到推理

课程英文名：Mask R-CNN - Practical Deep Learning Segmentation in 1 hour

此视频教程共3.48GB，中英双语字幕，画质清晰无水印，源码附件全

课程地址：https://xueshu.fun/1464
演示地址：https://www.udemy.com/course/mask-r-cnn-robust-deep-learning-segmentation-in-1-hour/

课程内容

你会学到什么

  • 什么是实例分割
  • 如何使用 Mask RCNN 进一步进行对象分割
  • 使用数据扩充增加数据的秘诀。
  • 如何使用 AI 为您标记数据集。
  • 了解如何从头开始训练您自己的自定义 Mask R-CNN。
  • 使用 Mask R-CNN 进行坑洞检测
  • 有关如何执行、注释、训练和部署自定义 Mask R-CNN 模型的分步说明。

要求

  • OpenCV 和计算机视觉的背景
  • 有使用 Anaconda 的 Python 经验。
  • 带有支持 CUDA 的 Nvidia 图形卡的个人电脑/笔记本电脑用于培训 – 我们使用 Ubuntu 进行培训。
  • 使用 Supervisely 创建一个免费帐户。

描述

重要笔记

这是一门注重实践的课程。虽然我们确实提供了 Mask R-CNN 理论的概述，但我们主要侧重于帮助您逐步了解 Mask R-CNN。

了解我们如何实施 Mask R-CNN 深度学习对象检测模型，从训练到推理 – 循序渐进

当我们第一次开始深度学习，特别是计算机视觉领域时，我们对这项技术帮助人们的可能性感到非常兴奋。唯一的问题是，如果您刚刚开始学习 AI 对象分割，您可能会在此过程中遇到以下一些常见障碍：

  • 标记数据集非常繁琐和繁琐，
  • 各种对象检测模型之间的注释格式有很大不同。
  • 使用免费的注释工具可能会损坏标签，
  • 关于如何训练模型的说明不明确——导致在反复试验中浪费大量时间。
  • 重复的图像管理起来令人头疼。

这促使我们寻找一种更好的方法来管理对象检测工作流程，这不仅可以帮助我们更好地管理对象检测过程，还可以缩短我们的上市时间。

在我们使用免费的对象分割工作流工具 Supervisely 得出的可能解决方案中，它可以帮助您：

  • 使用AI注释您的数据集以进行 Mask 分割，
  • 一个数据集的注释可用于其他模型（无需任何转换）-Mask-RCNN、Yolo、SSD、FR-CNN、Inception 等，
  • 稳健快速的注释和数据扩充，
  • 监督处理重复图像。
  • 设置深度学习集群后，您可以在世界任何地方在线（免费）训练您的 AI 模型。

正如您所看到的，上述功能可以为您节省大量时间。在本课程中，我将向您展示如何通过训练您自己的自定义 Mask RCNN 来使用此工作流程，以及如何使用 PyTorch 部署您的模型。因此，从本质上讲，我们组织此培训的目的是减少调试、加快上市时间并更快获得结果。

在本课程中，您将学到以下内容：

  • 使用 Mask R-CNN 预训练模型学习目标检测的最新技术，
  • 探索可节省时间和金钱的对象分割工作流程，
  • 收集图像和注释数据集同时避免重复的最快方法，
  • 使用数据增强来增加数据的秘密技巧，
  • 如何使用AI为您标记数据集，
  • 了解如何从头开始训练您自己的自定义 Mask R-CNN，以进行****道路坑洼检测、分割和像素分析，
  • 有关如何执行、收集图像、注释、训练和部署自定义 Mask R-CNN 模型的分步说明，
  • 以及更多…

您还将获得有用的奖金：

  • 神经网络基础

课程中的个人帮助

我们贡献我的时间定期与学生举行办公时间。在办公时间内，您可以向我提出任何您想要的业务问题，我们将尽力为您提供帮助。学生可以开始讨论并向我们发送私人问题。我们会定期更新此课程以反映当前的营销形势。

通过结业证书获得职业提升

完成本课程的 100% 后，您将通过电子邮件收到结业证书。您可以将其作为您专业知识的证明，并证明您已经完成了一定时数的教学。

如果您想获得营销工作或自由职业客户，本课程的证书可以帮助您成为人工智能工作的更强大候选人。

退款保证

该课程附带无条件的、由 Udemy 支持的 30 天退款保证。这不仅仅是保证，这是我个人对您的承诺，我会竭尽全力帮助您取得成功，就像我为其他成千上万的学生所做的那样。 

让我帮助您快速获得结果。立即注册，点击按钮，让我们向您展示如何使用 Mask R-CNN 开发对象分割。

本课程适合谁：

  • 想要学习如何使用 Mask RCNN 进一步进行物体检测的学生
  • 有兴趣学习实例分割实用方法的同学
  • 本课程面向具有 Python、OpenCV 或 AI 经验并希望学习如何使用 Mask RCNN 进行对象分割的学生