课程介绍
课程章节
章节1:基础理论 (9节)

课时01

语义分割前言

13分48秒

课时02

voc语义分割标记图片读取

16分31秒

课时03

coco数据集语义分割数据读取

41分32秒

课时04

语义分割常见评估指标

12分21秒

课时05

数据标注工具之labelme

11分49秒

课时06

数据标注工具之eiseg

21分39秒

课时07

数据标注工具之labelstudio

22分1秒

课时08

转置卷积

39分45秒

课时09

膨胀卷积

23分56秒

章节2:FCN网络 (6节)

课时10

FCN网络结构详解

26分2秒

课时11

pytorch官方fcn网络结构

更新时间：2023-08-29

7分59秒

课时12

fcn源码介绍

更新时间：2023-08-29

8分50秒

课时13

训练和预测

更新时间：2023-08-29

24分10秒

课时14

训练脚本详解

更新时间：2023-08-29

26分12秒

课时15

FCN模型详解

更新时间：2023-08-29

27分12秒

章节3:DeepLab系列网络 (4节)

课时16

DeepLabV1网络简介

更新中

0秒

课时17

DeepLabV2网络简介

更新中

0秒

课时18

DeepLabV3网络简介

更新中

0秒

课时19

DeepLabV3源码讲解

更新中

0秒

章节4:LR-ASPP模型 (2节)

课时20

LR-ASPP模型简介

更新中

0秒

课时21

LR-ASPP模型源码讲解

更新中

0秒

章节5:U-Net模型 (4节)

课时22

U-Net网络结构讲解

更新中

0秒

课时23

使用Pytorch搭建U-Net网络并基于DRIVE数据集训练

更新中

0秒

课时24

U2Net网络详解

更新中

0秒

课时25

U2Net源码解析

更新中

0秒

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