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mask r -CNN- 1小時內深度學習的實際分割

開發自己的語義AI細分的完整指南：掌握完整的工作流程 – 從培訓到推理

重要說明這是一門專注於實踐的課程。儘管我們提供了面具R-CNN理論的概述，但我們主要致力於通過分步過程來指導它，以使蒙版R-CNN起作用。了解我們如何從推理訓練中實現深度對象檢測模型掩蓋R -CNN。當我們踏上深度學習旅程時，尤其是在計算願景中時，我們對這項技術有可能幫助人們的潛力充滿熱情。但是，對於那些在AI對象的分割中，我們在途中發現了一些常見的障礙。這些障礙包括數據集的繁瑣和復雜的標籤，不同對象檢測模型之間的不同註釋格式，使用免費註釋工具的標籤損壞，輕型模型培訓指令和重複的圖像管理。為了克服這些挑戰，我們對這些挑戰進行了廣泛的研究，並發現了優化對象檢測工作流程的卓越方法。這種方法不僅可以增強對象檢測過程的管理，而且可以加快市場發佈時間。在潛在的解決方案中，我們找到了對象細分工作流程的免費工具，可提供以下好處：

用來寫下蒙版細分數據庫

數據集的註釋可以用於其他模型（無轉換）-Mask-Rcnn，Yolo，Yolo，SSD，FR-CNN，Inception等。

註釋和增加生鏽和快速數據

主管處理重複的圖像

建立深度學習集群

，請立即從世界任何地方培訓您的AI模型（免費）

如您所見，上面提到的特徵可以節省大量時間。在本課程中，我們將通過訓練自己的自定義蒙版RCNN並使用Pytorch來演示如何使用此工作流程。我們的培訓旨在最大程度地減少清關，加速市場上的發射時間並迅速提供結果。在本課程中，您將學習：

使用預訓練的模型r-CNN

學習對象檢測中的最新技術

發現優化時間和資源的對象分割的工作流程

收集圖像並寫下數據集的最有效方法避免重複

秘密提示，用數據增加

將數據呈指數增長

如何利用AI自動標記您的數據庫

學習如何從頭開始訓練自己的自定義蒙版R-CNN，以檢測，分割和分析道路上的孔像素

有關如何運行，收集圖像，寫下，訓練和部署蒙版R-CNN

的定制模型的分步說明

等等…

您還將獲得有用的獎金：

神經網絡的基礎

課程中的個人幫助

我們花時間定期與學生一起參加出勤時間。在這些會議期間，您可以向我們詢問任何與業務有關的問題，我們將盡最大努力為您提供幫助。學生還可以開始討論並向我們發送私人問題。我們不斷更新本課程以反映當前的營銷情況。

通過完成證書獲得職業提升

通過完成本課程的100％，您將通過電子郵件獲得完成證書。該證書可以證明其專業知識和一定數量的指令時間的完成。如果您正在尋找營銷工作或自由職業客戶，那麼本課程的證書可以改善您在人工智能職位上的申請。

退款保證

該課程提供了由Udemy支持的30天回報的無條件保證。這種保證不僅是形式。就像我們為其他成千上萬的學生所做的那樣，進一步幫助您成功是我們個人的承諾。

讓我們幫助您快速獲得結果。現在通過單擊按鈕註冊，並允許我們演示如何使用Mask R-CNN開發對象分割。

您將學到什麼：

什麼是實例分割

如何使用Mask RCNN

推進對象分割

秘密提示，用數據增加

將數據呈指數增長

如何利用AI自動標記您的數據庫

學習如何從零培訓自己的自定義蒙版R-CNN

使用面膜R-CNN

在道路上檢測孔

有關如何運行，寫下，訓練和部署蒙版R-CNN

的定制模型的分步說明