使用 Python 和 Pytorch 进行图像分割的深度学习 ( Deep Learning for Image Segmentation with Python & Pytorch )

教程演示🔗

课程描述

本课程旨在提供将深度学习技术应用于语义图像分割问题的综合实践经验。您准备好将您对深度学习的理解提升到一个新的水平并学习如何将其应用于现实世界的问题了吗？在本课程中，您将学习如何使用深度学习的强大功能来分割图像并从视觉数据中提取意义。您将从介绍使用深度学习进行语义分割的基础知识开始，然后继续使用 Python 和 PyTorch 实施和训练您自己的语义分割模型。该课程涵盖了完整的管道，并提供了使用 Python 和 PyTorch 深度学习进行语义分割的实践经验。在本课程结束时，您将拥有开始将深度学习应用于您自己的语义分割问题所需的知识和技能工作或研究。无论您是计算机视觉工程师、数据科学家还是开发人员，本课程都是将您对深度学习的理解提升到一个新水平的完美方式。让我们开始使用 Python 和 PyTorch 进行深度学习语义分割的激动人心的旅程。

你会学到什么

• 使用 Google Colab 使用 Python 和 PyTorch 学习图像语义分割完整管道及其实际应用
• 用于语义分割的深度学习架构（UNet、DeepLabV3、PSPNet、PAN、UNet++、MTCNet 等）
• 用于语义分割的数据集和数据注释工具
• PyTorch 中的数据增强和数据加载器实现
• 学习用于分割模型评估的性能指标（IOU 等）
• 迁移学习和预训练深度 Resnet 架构
• 使用不同的编码器和解码器架构在 PyTorch 中实现分割模型（UNet、PSPNet、DeepLab、PAN、UNet++）
• 学习优化分割模型的超参数以提高训练期间的性能
• 测试分割训练模型并计算 IOU、Class-wise IOU、Pixel Accuracy、Precision、Recall 和 F-score
• 可视化分割结果并生成 RGB 预测输出分割图

本课程适合谁

• 本课程专为有兴趣学习如何使用 Python 编程语言和 PyTorch 深度学习框架应用深度学习技术解决现实世界中的语义分割问题的个人而设计
• 本课程专为广泛的学生和专业人士设计，包括但不限于：机器学习工程师、深度学习工程师、数据科学家、计算机视觉工程师，以及想要学习如何使用 PyTorch 构建和训练深度学习的研究人员语义分割模型
• 总的来说，本课程适用于任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取意义并更深入地了解使用 Python 和 PyTorch 进行语义分割的理论和实际应用的任何人

使用 Python 和 Pytorch 进行图像分割的深度学习规范

• 发行商：Udemy
• 教师：Mazhar Hussain，计算机科学与人工智能学院
• 英语语言
• 级别：所有级别
• 课程数 : 23
• 持续时间：3小时6分钟

2023/1 的内容

使用 Python 和 Pytorch 进行图像分割的深度学习要求

• 本课程通过遵循从零到英雄的完整管道来教授使用 Python 和 Pytorch 进行语义分割的深度学习
• 假设没有语义分割的先验知识。一切都将包含动手培训
• 需要一个 Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 代码

图片