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U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集

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。

课程示例1：使用U-Net进行Kaggle盐体识别

U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集_第1张图片

课程示例2：使用U-Net进行pothole语义分割

U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集_第2张图片

课程示例3：使用U-Net进行Kaggle细胞核分割

U-Net图像语义分割实战：训练自己的数据集_第3张图片

 

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