精准安防场景理解及语义分割

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课程简介：

继人脸识别之后，场景理解和语义分割正在成为人工智能的下一个风口！斯坦福大学人工智能实验室和视觉实验室主任李飞飞曾多次强调“视觉是智能的基石”。ImageNet后，李飞飞正在专注于这五件事——视觉理解、场景图，段落整合、视频分割及CLEVR数据集。

即将结课的人脸识别精准安防讲习班进展喜人，学员已经可以对视频中的每一帧图像进行解析和分类，实现视频场景理解与分割。以徘徊滞留行为检测、入侵告警、遗弃物品检测与提取为例，部分优秀学员的技术实战演示效果已经接近和超越市场现有技术。

精准安防场景理解与分割课程将以人脸识别精准安防讲习班的技术实例为基础，对场景理解和语义分割原理与实战进行更完整的解读。事实上，随着学者研究的不断深入，场景理解与语义分割的应用，也正在逐步扩展为视频场景理解与分割。根据这一发展趋势，本课程将完整地覆盖场景理解、场景识别、物体检测、语义分割、实例分割等五个方面的理论知识和技术实战讲解！

课程大纲：

作为高端课程，内容安排上也不同于传统的在线课程，本课程将分为算法原理讲解和工程技术实战两个部分，覆盖五大核心问题，逐步引导学员，分级探索工程应用，鼓励和组织学员尝试产品设计，并可为优秀学员提供实习和创业机会。

Step 1. 场景理解问题 

第一课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解场景理解的算法原理；

第二课，工程实战：场景理解算法实现，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 2. 场景识别问题

第三课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解场景识别的算法原理；

第四课，工程实战：场景识别算法实现，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 3. 物体检测问题

第五课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解物体检测的算法原理；

第六课，工程实战：物体检测算法实现，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 4. 语义分割问题

第七课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解语义分割的算法原理；

第八课，工程实战：语义分割算法实现，代码讲解与工程技术实战演示！

Step 5. 实例分割问题

第九课，经典算法：零基础入门，通俗易懂地讲解实例分割的算法原理；

第十课，工程实战：实例分割算法实现，代码讲解与工程技术实战演示！

授课时间：

课程预计2019年3月11日开课，预计课程持续时间为12周

授课对象：

算法工程师、高校教师和广大科技工作者以及人工智能相关专业研究生和高年级大学生，任何对场景理解及语义分割感兴趣的学员都欢迎，我们将耐心解答您的所有问题！

学习环境：

windows+OpenCV/Python/C++；也可能涉及混合编程工程实践中用到的Linux系统。

导师将引导学员互助问答，确保零基础学员也可以获得真实的进阶体验！

收获预期：

参与在线课堂的学员将对视频场景理解与分割及其编程实现获得系统而深入的认知；我们还将为感兴趣的学员进一步提供地面特训营机会，您可以在实践中获得进一步的成长！优秀学员将免费实训，而表现突出的学员还将收获荣誉证书和各类奖学金！有兴趣的学员，可以在课程中与老师沟通联系。所有学员均有机会，但名额有限，名额优先给予优异学员。

讲师介绍：

王文峰，哈工大机器人（合肥）国际创新研究院类脑智能研究中心 学术主任、特聘研究员，视频监控领域精准安防概念的提出者，国家自然科学基金项目评审专家，曾受邀担任IEEE及Springer旗下多个国际会议委员及分会场主席和一系列SCI/EI/CSCD期刊审稿专家及客座编辑。

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