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DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集

课程链接：DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集--计算机视觉视频教程-人工智能-CSDN程序员研修院

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图像标注工具制作数据集，并使用PyTorch版本的DeepLabv3+训练自己的数据集，从而能开展自己的图像语义分割应用。

本课程以RoadScene语义分割开展项目实践：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线进行物体标注和语义分割。

本课程使用Pytorch版本的DeepLabv3+，在Ubuntu系统上做项目演示。 包括：安装PyTorch和deeplabv3+、数据集标注、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。本课程提供项目的数据集和Python程序文件。

相关课程：DeepLabv3+图像语义分割实战：训练自己的数据集（TensorFlow）https://edu.csdn.net/course/detail/25328

DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割：训练自己的数据集_第1张图片

 

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