视频教程-U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉

U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集

大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

白勇

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视频教程-U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集-计算机视觉

学习有效期：永久观看

学习时长：165分钟

学习计划：3天

难度：中

 

「口碑讲师带队学习，让你的问题不过夜」

讲师姓名：白勇

研究员/教授

讲师介绍：大学教授，美国归国博士、博士生导师；人工智能公司专家顾问；长期从事人工智能、物联网、大数据研究；已发表学术论文100多篇，授权发明专利10多项

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「你将学到什么？」

U-Net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U-Net训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。

本课程有三个项目实践：

(1) Kaggle盐体识别比赛 ：利用U-Net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语义分割

(3) Kaggle细胞核分割比赛 ：利用U-Net进行Kaggle细胞核分割

本课程使用keras版本的U-Net，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U-Net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。

本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

 

「课程学习目录」

第1章：课程介绍

1.课程介绍

第2章：图像语义分割介绍

1.图像分割任务及数据集

2.图像分割性能指标

第3章：U-Net图像语义分割原理

1.U-Net图像语义分割原理

第4章：Kaggle盐体识别竞赛U-Net实战

1.Kaggle盐体识别：比赛介绍

2.Kaggle盐体识别：数据集下载及整理

3.Kaggle盐体识别：U-Net网络模型构建及训练

4.Kaggle盐体识别：模型测试及性能评估

5.Kaggle盐体识别：U-Net增强版

第5章：Pothole语义分割U-Net实战

1.labelme图像标注

2.制作mask图像

3.Pothole分割U-Net实战

第6章：Kaggle细胞核分割竞赛U-Net实战

1.Kaggle细胞核分割-比赛介绍

2.Kaggle细胞核分割U-Net实战

第7章：课程总结

1.课程总结

 

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【仿佛在大厂实习般的课程设计】

课程内容全面提升技术能力，系统学习大厂技术方法论，可复用在日后工作中。

 

「你可以收获什么？」

学习和掌握U-Net图像语义分割技术来训练自己的数据集

学习U-Net语义分割原理

学习使用labelme图像标注

学习Kaggle参数流程

 

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