【Udemy中英字幕】Video Segmentation with Python using Deep Learning Real-Time

使用 Python 的实时深度学习进行视频分割

使用 Python 进行计算机视觉的视频、图像实例分割。训练、部署深度学习模型 YOLOv8、Mask RCNN

讲师：Dr. Mazhar Hussain

双语IT资源独家Udemy付费课程，独家中英文字幕，配套资料齐全！

用不到1/10的价格，即可享受同样的高品质课程，且可以完全拥有，随时随地都可以任意观看和分享。

您将学到什么

• 使用深度学习通过 Python 和 Pytorch 进行实时视频实例分割
• 在自定义数据上构建、训练和测试深度学习模型并部署到您自己的项目中
• YOLOv8 及其深度学习架构简介
• 使用 YOLOv8 和 Python 进行视频实例分割
• Mask RCNN 及其深度学习架构简介
• 使用 Python 的 Mask RCNN 进行实例分割
• 配置带有注释的自定义车辆数据集以进行实例分割
• 训练实例分割模型的超参数设置
• 在自定义数据集上训练实例分割 YOLOv8 和 Mask RCNN 模型
• 在视频和图像上测试实例分割训练模型
• 执行汽车、摩托车和卡车实例分割
• 部署经过训练的实例分割模型

探索相关主题

• 深度学习
• 数据科学
• 发展

要求

• 需要有 Google Gmail 帐户才能开始使用 Google Colab 编写 Python 代码
• 有 Python 编程经验者优先，但非强制要求

描述

简介：踏入计算机视觉的动态领域，准备成为移动像素的大师！深入“使用深度学习通过 Python 进行视频实例分割”的世界。释放隐藏在每一帧中的魔力，掌握动态叙事的艺术，并使用最新的深度学习技术解码像素的舞蹈。本课程是您解锁隐藏在移动图像像素中的秘密的护照。无论您是新手还是渴望深入研究视频分析复杂性的爱好者，这段旅程都有望在动态视觉叙事的背景下揭开深度学习世界的神秘面纱。

实例分割是一种计算机视觉任务，用于在像素级别检测和分割单个对象。与语义分割不同，语义分割为每个像素分配一个类标签而不区分对象实例，实例分割旨在区分图像中每个唯一的对象实例。实例分割是一种计算机视觉任务，用于在像素级别检测和分割单个对象。实例分割比对象检测更进一步，涉及识别单个对象并将其与其余区域分割开来。实例分割模型的输出是一组掩模或轮廓，它们勾勒出图像中的每个对象，以及每个对象的类标签和置信度分数。当您不仅需要知道对象在图像中的位置，还需要知道它们的确切形状时，实例分割很有用。因此，实例分割通过识别和区分对象的特定实例来提供对场景的更详细理解。这种细粒度识别在需要精确对象定位的应用中至关重要。例如，在自动驾驶汽车的背景下，实例分割对于了解周围环境很有价值。它有助于高精度地识别和跟踪行人、车辆和其他障碍物，从而有助于安全导航。

深度学习是实例分割最有效的方法之一，它涉及训练神经网络以学习像素之间的复杂关系并能够学习丰富的特征表示。实例分割的目标 是训练一个深度学习模型 ，该模型可以查看多个对象的图像并能够在像素级别检测和识别单个对象。在本课程中，您将使用最新的 YOLO8（一种深度 CNN）执行实时视频实例分割，您还将使用 Mask RCNN（一种基于区域的 CNN）进行实例分割。

重要性：了解视频实例分割是技术创新的前沿。它超越了单纯的对象检测，提供对每个对象随时间的运动和形状的像素级理解。这项技能的重要性遍及各个行业，影响着机器人技术、自动化系统、医疗保健、娱乐等领域的进步。

应用：

• 监控和安全：通过掌握视频实例分割以实现准确的对象识别，为先进安全系统的开发做出贡献。

• 自主系统：提升您在自动驾驶汽车和无人机等应用方面的技能，其中精确的物体跟踪对于决策至关重要。

• 医学成像：深入医学领域，视频序列中像素级的理解有助于精确定位和跟踪以达到诊断目的。

• 娱乐业：加入娱乐行业的创作者联盟，通过视频中详细的对象分割掌握视觉效果的艺术。

课程主要目标：

在本课程中，您将遵循实时视频实例分割的完整流程：

• 使用深度学习通过 Python 和 Pytorch 进行实时视频实例分割

• 在自定义数据上构建、训练和测试深度学习模型并部署到您自己的项目中

• YOLOv8 及其深度学习架构简介

• Mask RCNN 及其深度学习架构简介

• 使用 YOLOv8 和 Python 进行视频实例分割

• 使用 Python 的 Mask RCNN 进行实例分割

• 配置带有注释的自定义车辆数据集以进行实例分割

• 训练实例分割模型的超参数设置

• 在自定义数据集上训练实例分割 YOLOv8 和 Mask RCNN 模型

• 在视频和图像上测试实例分割训练模型

• 执行汽车、摩托车和卡车实例分割

• 部署经过训练的实例分割模型

那么，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？本课程专门设计用于让您获得使用 Python 和 Pytorch 构建、训练和测试实例分割应用程序的深度学习模型的实践经验。“在本课程结束时，您将能够使用 Python 在自定义数据集上对自己的真实单词问题执行实时视频实例分割。获得使用 Python 和深度学习框架的实践经验，获得各行各业都急需的技能。成为一个视觉故事讲述者，解释运动图像中的像素语言。抓住机会，走在技术进步的前沿，并在视频分析是开启未来的关键的领域产生持久影响。

踏上这段学习之旅，Python、深度学习和视频实例分割的融合等待着您的探索。不要错过参与这一变革性体验的机会。立即报名，将您的热情转化为专业知识！

本课程适合哪些人：

• 本课程专为有志于使用 Python 深入研究视频实例分割世界的计算机视觉和深度学习爱好者、学生和研究人员量身定制。
• 无论您是想了解运动像素之谜的初学者，还是想扩展技能的经验丰富的专业人士，本课程都能为您提供动态的学习体验。如果您热衷于掌握用于视频分析和实例分割的深度学习技术，本课程就是为您量身定制的。