【Udemy中英字幕】Deep Learning for Image Segmentation with Python & Pytorch

使用 Python 和 Pytorch 进行深度学习进行图像分割

使用 PyTorch 和 Python 进行计算机视觉图像语义分割以训练和部署您自己的模型（UNet、DeepLab）

讲师：Dr. Mazhar Hussain

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您将学到什么

• 使用 Python 和 PyTorch 学习图像语义分割完整流程及其实际应用
• 用于语义分割的深度学习架构（UNet、DeepLabV3、PSPNet、PAN、UNet++、MTCNet 等）
• 使用预训练的 Pytorch 模型 (FCN、DeepLabV3) 在 COCO 数据集上进行分割
• 使用深度学习模型在自定义数据集上执行图像分割
• 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自定义数据集训练期间的性能
• 测试分割训练模型并计算 IOU、类别 IOU、像素准确率、准确率、召回率和 F 分数
• 可视化分割结果并生成 RGB 预测输出分割图

探索相关主题

• 深度学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 本课程通过从零到精通的完整流程讲授使用 Python 和 Pytorch 进行语义分割的深度学习
• 无需具备语义分割的先验知识。所有内容都将通过实践培训进行涵盖
• 需要有 Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 代码

描述

本课程旨在提供全面的实践经验，帮助您将深度学习技术应用于语义图像分割问题。您准备好将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实际问题了吗？在本课程中，您将学习如何利用深度学习的强大功能来分割图像并从视觉数据中提取含义。您将首先了解使用深度学习进行语义分割的基础知识，然后使用 Python 和 PyTorch 实现和训练您自己的语义分割模型。
本课程面向广泛的学生和专业人士，包括但不限于：

• 希望将深度学习应用于图像分割任务的机器学习工程师、深度学习工程师和数据科学家

• 想要学习如何使用 PyTorch 构建和训练语义分割深度学习模型的计算机视觉工程师和研究人员

• 想要将语义分割功能纳入其项目的开发人员

• 想要了解语义分割深度学习最新进展的计算机科学、电子工程和其他相关领域的研究生和研究人员

• 总的来说，本课程适合任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取含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人。

该课程涵盖了使用 Python 和 PyTorch 深度学习进行语义分割的完整流程和实践经验，如下所示：

• 语义图像分割及其在自动驾驶汽车或自主驾驶汽车等中的实际应用。

• 用于语义分割的深度学习架构包括金字塔场景解析网络（PSPNet）、UNet、UNet++、金字塔注意力网络（PAN）、多任务上下文网络（MTCNet）、DeepLabV3 等。

• 用于语义分割的数据集和数据注释工具

• 用于编写 Python 代码的 Google Colab

• PyTorch 中的数据增强和数据加载

• 分割模型评估的性能指标（IOU）

• 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

• 分割模型的超参数优化与训练

• 测试分割模型并计算 IOU、类别 IOU、像素准确率、准确率、召回率和 F 分数

• 可视化分割结果并生成 RGB 预测分割图

在本课程结束时，您将掌握在自己的工作或研究中开始将深度学习应用于语义分割问题所需的知识和技能。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更高水平的完美方式。让我们开始使用 Python 和 PyTorch 进行语义分割的深度学习这一激动人心的旅程。

本课程适合哪些人：

• 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
• 本课程面向广泛的学生和专业人士，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 构建和训练语义分割深度学习模型的研究人员
• 总的来说，本课程适合任何想要学习如何使用深度学习从视觉数据中提取含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人