|
所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/unetpytorch/
课程评论：没有评论
**课程名称：** UNet（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集 **课程概述：** 本课程教授如何使用基于深度学习的UNet模型进行图像语义分割，尤其适用于医学图像领域。学员将学会使用labelme工具进行数据集标注、生成Mask图像，并利用PyTorch版本的UNet训练自定义数据集，从而实现个性化的图像分割应用。 **课程内容亮点：** * **基础知识：** 详细介绍图像分割任务、常用数据集以及UNet网络原理。 * **实战项目：** * **Kaggle盐体识别：** 使用PyTorch版UNet进行Kaggle盐体识别比赛的实践。 * **路坑（Pothole）语义分割：** 学习标注汽车行驶场景中的路坑，并应用PyTorch版UNet进行语义分割。 * **技术细节：** 涵盖数据集标注、格式转换、Mask图像生成、UNet模型编写、数据集训练、模型测试和性能评估等全流程。 * **环境支持：** 课程演示在Ubuntu系统下的Jupyter Notebook进行，并提供Windows环境搭建方法，确保项目代码可在Windows上运行。 * **资源提供：** 提供项目所需的数据集和Python源代码。 **学习收获：** 通过本课程的学习，学员将掌握UNet模型在图像语义分割中的应用，具备独立完成自定义数据集训练和图像分割任务的能力。
UNet是一种基于深度学习的图像语义分割方法，尤其在医学图像分割中表现优异。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，生成Mask图像，并使用PyTorch版UNet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，然后介绍UNet网络的原理本课程有两个项目实践：(1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用PyTorch版UNet进行Kaggle盐体识别(2) Pothole语义分割：对汽车行驶场景中的路坑进行标注和PyTorch版UNet语义分割本课程使用PyTorch版本的UNet，在Ubuntu系统上用Jupyter Notebook做项目演示。 包括：数据集标注、数据集格式转换和Mask图像生成、编写UNet程序文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型、性能评估。项目代码也可在Windows上运行，课程提供Windows环境搭建方法。本课程提供项目的数据集和Python程序代码。
