DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集

DeepLabv3+是一种非常先进的基于深度学习的图像语义分割方法，可对物体进行像素级分割。

本课程将手把手地教大家使用labelme图像标注工具制造自己的数据集，并使用DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。

课程链接：https://edu.51cto.com/course/18817.html

本课程有两个项目实践：

(1) CamVid语义分割 ：对CamVid数据集进行语义分割

(2) RoadScene语义分割：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等进行物体标注和语义分割

本课程使用TensorFlow版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装deeplab、数据集标注、数据集格式转换、修改程序文件、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。

下图是使用DeepLabv3+训练自己的数据集RoadScene进行图像语义分割的测试结果：

标签：实战,分割,课程,语义,DeepLabv3,图像,数据
来源： https://blog.51cto.com/14012985/2419274