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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/detectron2mask-rcnn/
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课程名称：Detectron2版Mask RCNN图像实例分割实战：训练自己的数据集 课程概述： 本课程是一门关于使用Detectron2实现Mask RCNN图像实例分割的实战课程。Mask RCNN是一种先进的深度学习模型，能够同时完成目标检测和像素级别的实例分割任务。课程将引导学员从零开始，手把手地教授如何使用labelme图像标注工具创建自定义数据集，并利用PyTorch版本的Mask RCNN（Facebook官方Detectron2库）来训练模型，最终实现个性化的图像分割应用。 课程内容涵盖： * **图像分割基础：** 介绍图像分割的任务、常用数据集和评估指标。 * **Mask RCNN原理：** 深入讲解Mask RCNN网络的架构和工作原理。 * **实战项目：** 以汽车行驶场景中的路坑、车辆、车道线等为实例，进行目标检测和实例分割的实操。 * **环境搭建与配置：** 在Ubuntu系统上演示完整的项目流程，包括PyTorch环境安装、Detectron2安装及测试。 * **数据集处理：** 教授使用labelme进行数据集标注、数据集格式转换的技巧。 * **模型训练与评估：** 指导学员训练自己的数据集，并对训练好的模型进行测试和性能评估。 通过本课程的学习，学员将能够掌握： * 图像分割的数据标注方法。 * 数据集格式转换的实用技巧。 * 利用Detectron2中的Mask RCNN模型，训练并应用到图像和视频实例分割项目。 课程提供配套的项目标注数据集和相关的Python程序文件，以帮助学员更好地完成学习和实践。
Mask RCNN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labelme图像标注工具制作自己的数据集，并使用PyTorch版本的Mask RCNN（Facebook 官方Detectron2）训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。本课程首先讲述图像分割的任务说明、常用数据集、性能指标，然后介绍Mask RCNN网络的原理本课程的具体项目实战案例是：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等多类物体进行检测和分割 。本课程在Ubuntu系统上进行项目全过程的演示。 具体包括：安装PyTorch环境、安装Detectron2并进行安装测试、使用labelme标注软件进行自己数据集的标注、数据集格式转换、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型以及性能评估。学习本课程可掌握图像分割的标注方法、数据集格式转换方法、以及使用Detectron2中的Mask RCNN训练自己的数据集来进行图像和视频实例分割的方法。本课程提供项目标注好的数据集和项目相关的Python程序文件。
