Deep learning for image segmentation using Tensorflow 2
📸💻 使用Tensorflow 2进行图像分割的深度学习推荐。可以准确地识别图像中的物体边界和形状，适用于计算机视觉领域的研究和应用。#深度学习 #Tensorflow2 #图像分割

课程内容

本课程：如何使用 Mask RCNN 模型进行图像分割 📷

本课程将向您展示如何使用 Mask RCNN 深度学习模型来执行图像分割。Mask RCNN 是广泛使用于图像分割任务的神经网络之一。🌟

本课程将帮助您回答以下问题：

1/ 什么是图像分割？🤔

2/ 计算机视觉中有哪些不同类型的分割？🤖

3/ 您如何准备自定义数据集来训练 Mask RCNN 模型？📌

4/ 什么工具可以用于注释数据集以进行图像分割？🖌️

5/ 您如何将图像和注释转换为 tfrecords 格式？🤓

6/ 如何使用 Tensorflow 2 对象检测 API 来训练 Mask RCNN 模型？💻

7/ 您如何使用 Tensorflow 2 对象检测 API 来评估 Mask RCNN 模型？🤔

8/ 如何在本地机器上运行 Mask RCNN 模型的训练？💻

9/ 如何在谷歌云平台 (GCP) 上创建账户？🆕

10/ 如何在谷歌云平台 (GCP) 上建立项目？🆕

11/ 如何在 Google AI 平台上运行 Mask RCNN 模型的训练？🤖

12/ 如何从训练检查点导出 SavedModel？📤

13/ 您如何使用 SavedModel 对新图像进行图像分割？📷

14/ 如何使用 Mask RCNN 构建强大的图像分割模型来分割受损汽车的不同部分 (车门、引擎盖、灯……)？顺便说一下，这也是课程项目哦！🚗💥

还有更多！我在本课程中的策略是让您能够为计算机视觉中的图像分割构建强大的 AI 解决方案。🤖💪

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