面具R -CNN課程 – 1小時內深度學習實踐細分
”“” 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 […]