图像分割读完这十篇论文就够了!

2020 年 10 月 24 日 PaperWeekly

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学计算机视觉的你怎么能错过图像分割?

它是图像理解领域关注的一个热点!
是图像分析的第一步!
是图像理解的基础,也是图像处理中最困难的问题之一。

近些年来随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,与之相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业得到了广泛的应用。

学图像分割的你如果想要在算法上有所创新,那就一定要理解并掌握图像分割领域的经典Paper。

可能你会说,读论文好难!代码复现好难!创新优化更难!!而且现在论文质量参差不齐,该如何甄选?对于一些优秀论文,又该如何寻找论文源代码?如何剖析算法优缺点?如何复现?如何结合实际应用实施呢?

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【工作职责】

1、讲解计算机视觉(自然语言处理)经典/前沿论文及后续内容迭代和优化

2、制作录播课课件,如有代码复现,需要提供经过自己跑的代码及相关注释,方便讲解

3、结合自己的理解和实际工作经历对论文内容做拓展讲解

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1、计算机视觉(自然语言处理)算法、工程岗在职工程师,或人工智能相关课题研究的国内外名校高材生

2、精读过计算机视觉(自然语言处理)经典论文并对部分论文做过复现,随时关注前沿研究动态

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图像分割就是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的技术和过程。它是由图像处理到图像分析的关键步骤。 所谓图像分割指的是根据灰度、颜色、纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性。

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