Mask R-CNN图像实例分割实战：利用自有的数据集进行训练
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简介：
本课程聚焦于使用Mask R-CNN模型实现图像中的实例分割任务，并教授如何基于用户自定义的数据集对模型进行有效训练。
Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法，能够实现对物体的目标检测及像素级分割功能。本课程将指导学员使用VIA图像标注工具创建自己的数据集，并利用Mask R-CNN进行训练，以便开展个人化的图像分割应用项目。
本课程包含三个具体的实践案例：
1. 气球的实例分割：识别并分离出图片中的气球。
2. 路面坑洞（单一类别物体）的实例分割：在汽车行驶场景中检测和区分路面坑洞。
3. 道路环境（多类别的复杂场景）的实例分割：涵盖对道路环境中包括但不限于坑洞、车辆及车道线等元素的目标识别与分离。
课程采用Keras版本的Mask R-CNN，在Ubuntu操作系统上进行演示。同时，还提供了项目所需的数据集和Python编程文件支持学习过程。
以下是使用Mask R-CNN技术处理特定场景实例分割任务的部分测试成果展示：
- 对于单类物体（如路面坑洞）的检测与分离效果。
- 在复杂道路环境中实现多类别对象识别及精确像素级划分的结果。
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