深度学习-图像分割
NI-DL 应用框架：图像分类，目标检测，分割提取。
底层：TensorFlow，Keras，Cuda，C/C++
上层：VC++，C#.NET Winform
源码编译，支持本地部署，云部署。
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【图像分割】
把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标。
示例1：
硬币数字区域提取
下图为预测拍照图片中的所有硬币的正面中数字1的区域位置的分割提取。
训练参数配置如下：
样本管理如下：
图像标注方式如下：
示例2：
通过对几十张样本图片中出现的不同位置的A、B、C字符进行涂抹标记不同的类别颜色，然后进行训练。这样当预测一张新的图片中的ABC时，就可以快速标记出此张图片的ABC的位置。
