Dieses Tutorial zeigt, wie man TensorFlows DeepLabV3 mit einem MobileNetV2-Backbone mithilfe von Model Garden optimiert. Sie laden Oxford-IIIT Pets über TFDS, konvertieren Samples in TFRecords, initialisieren von einem vortrainierten Checkpoint, passen Experimentkonfigurationen an (Klassen, Eingangsgröße, Batch, Optimizer), trainieren/evaluieren mit einer Mirrored Strategy und exportieren das trainierte Modell für den Einsatz. Es ist ein praktischer, reproduzierbarer Weg von der Datensatzvorbereitung bis zum SavedModel.