PyTorch版Mask R-CNN实战,白老师课堂,Mask R-CNN是一种基于深度学习的图像实例分割方法，可对物体进行目标检测和像素级分割。 本课程将手把手地教大家使用Labelme图像标注工具制作自己的数据集，并使用PyTorch版本的Mask R-CNN（Facebook 官方maskrcnn-benchmark）训练自己的数据集，从而能开展自己的图像分割应用。 本课程的具体项目实战案例是：对汽车行驶场景中的路坑、车、车道线等多类物体进行检测和分割 。本课程使用PyTorch1.0.0在Ubuntu16.04系统上进行项目全过程的演示。 本课程提供项目标注的数据集和相关Python程序文件。 购课后可加入白勇老师课程学习交流QQ群：957519975 适用人群：具有一定深度学习基础，希望掌握PyTorch版Mask R-CNN图像实例分割实战方法的同学们