使用深度学习通过Python进行视频实例分割

使用Python进行计算机视觉的实时视频实例分割。使用YOLOv8、Mask RCNN训练、测试和部署深度学习模型，踏入充满活力的计算机视觉领域，准备好成为移动像素的大师！深入探索“使用深度学习进行Python视频实例分割”的世界。释放每一帧中隐藏的魔力，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。本课程将带您解锁移动图像中隐藏的秘密。无论您是新手还是热衷于深入研究视频分析的爱好者，本课程承诺将在动态视觉叙事的背景下揭开深度学习的神秘面纱。实例分割是一项计算机视觉任务，旨在检测和分割像素级别的个体对象。与语义分割不同，后者为每个像素分配类标签，而不区分对象实例，实例分割旨在区分图像中每个独特的对象实例。实例分割比目标检测更进一步，涉及识别个体对象并将其从其余区域中分割出来。实例分割模型的输出是一组掩模或轮廓，概述图像中的每个对象，以及每个对象的类标签和置信度分数。当您需要了解图像中物体的位置以及其确切形状时，实例分割非常有用。因此，实例分割通过识别和区分对象的特定实例，提供对场景的更详细理解。在需要精确对象定位的应用中，这种细粒度的识别至关重要。例如，在自动驾驶汽车的背景下，实例分割对于理解周围环境至关重要。它有助于以高精度识别和跟踪行人、车辆和其他障碍物，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可以查看多个对象图像并能够在像素级别检测和识别各个对象的深度学习模型。Video Instance Segmentation With Python Using Deep Learning

在本课程中，您将使用最新的YOLO8进行实时视频实例分割，该模型是一种深度卷积神经网络，您还将使用Mask RCNN进行实例分割，后者是一种基于区域的卷积神经网络。重要性：了解视频实例分割处于技术创新的前沿。它不仅仅是物体检测，还提供了对每个对象的运动和形状的像素级理解。这种技能的重要性跨越行业，影响着机器人技术、自主系统、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技术，为先进的安全系统的发展做出贡献，实现准确的对象识别。自主系统、医疗保健、娱乐等等。

应用领域：监控和安全：通过掌握视频实例分割技术，为先进的安全系统的发展做出贡献，以实现准确的物体识别。

自主系统：提升你的技能，应用于自动驾驶汽车和无人机等领域，在那里精确的物体跟踪对于决策至关重要。

医学影像：深入医学领域，在视频序列的像素级理解有助于精确的定位和跟踪，用于诊断目的。

娱乐产业：加入娱乐产业的创作者阵营，掌握通过视频中详细的物体分割来精通视觉吸引力效果的艺术。

课程主要目标：在本课程中，你将跟随完整的实时视频实例分割流程：使用 Python 和 Pytorch 进行实时视频实例分割构建、训练和测试自定义数据上的深度学习模型，并部署到你自己的项目介绍 YOLOv8 及其深度学习架构介绍 Mask RCNN 及其深度学习架构使用 YOLOv8 进行视频实例分割使用 Python 进行实例分割使用 Mask RCNN 进行实例分割配置带有实例分割注释的自定义车辆数据集用于训练实例分割模型的超参数设置训练实例分割 YOLOv8 和 Mask RCNN 模型在自定义数据集上测试经过训练的实例分割模型在视频和图像上进行测试执行汽车、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，你准备好将你对深度学习的理解提升到更高的水平，学习如何将其应用于实际问题了吗？本课程专门设计，让你通过 Python 和 Pytorch 获得动手经验，构建、训练和测试深度学习模型，用于实例分割应用。

“在本课程结束时，你将能够使用 Python 在自定义数据集上对自己的实时视频实例分割问题进行操作。获得 Python 和深度学习框架的动手经验，获得行业内高需求的技能。成为视觉叙事者，解读移动图像中的像素语言。抓住机会，站在技术进步的前沿，对于视频分析是解锁未来的关键领域做出持久的影响。踏上这个学习之旅，Python、深度学习和视频实例分割的融合等待着你的探索。不要错过成为这个变革性体验的一部分的机会。

立即注册，将你的热情转化为专业技能！

MP4 | 视频：h264，1920×1080 | 语言：英语+中英文字幕（云桥网络 机译）| 课程时长：2小时18分钟 含课程文件

您将学到什么
使用深度学习在Python和Pytorch中进行实时视频实例分割
构建、训练和测试自定义数据上的深度学习模型，并部署到您自己的项目中
YOLOv8及其深度学习架构的介绍
使用Python进行YOLOv8的视频实例分割
Mask RCNN及其深度学习架构的介绍
使用Python进行实例分割的Mask RCNN
为实例分割配置带有注释的自定义车辆数据集
用于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训练的实例分割模型
执行汽车、摩托车和卡车的实例分割
部署训练的实例分割模型

要求
需要Google Gmail帐户才能开始使用Google Colab编写Python代码
具有Python编程经验是优势，但不是必需的