计算机视觉，凉了？

许多计算机视觉任务需要对图像进行智能分割，以理解图像中的内容，并使每个部分的分析更加容易。今天的图像分割技术使用计算机视觉深度学习模型来理解图像的每个像素所代表的真实物体，这在十年前是无法想象的。

图像分割有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境。

目标检测和人脸检测

这些应用包括识别数字图像中特定类的目标实例。语义对象可以分类成类，如人脸、汽车、建筑物或猫。

人脸检测  - 一种用于许多应用的目标检测，包括数字相机的生物识别和自动对焦功能。算法检测和验证面部特征的存在。例如，眼睛在灰度图像中显示为谷地。

医学影像   - 从医学影像中提取临床相关信息。例如，放射学家可以使用机器学习来增强分析，通过将图像分割成不同的器官、组织类型或疾病症状。这可以减少运行诊断测试所需的时间。

随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。

别慌，你只是差一个引路人！，咕泡教育现邀请到「人工智能实战专家 - 唐宇迪博士」，专为深度学习的同学开设了「计算机视觉训练营 - <图像分类与分割篇>」 ，深入讲解深度学习领域必备经典网络架构，基于pytorch最新版本展开实例分析，基于真实数据集构建经典CV网络架构。

图像分类与分割实战训练营

01

课程安排

上课时间：3月23日-24日，每晚20:00-22:30

课程服务：录播＋直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1： 深度学习必备核心算法通俗解读

1. 神经网络模型细节知识点分析.

2. 神经网络模型整体架构解读.

3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.

4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

   
   

Day2 ： 图像分割与目标检测实战

1. 图像分割算法解读.

2. Unet算法实例应用.

3. 物体检测算法解读.

4. YOLOV5实例应用.

注：本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在 3月24日 统一发给完成全部作业且2天都到课的同学。

  ☑ 名师助力   ☑ 含金量高   ☑ 提升专业能力

粉丝优惠！仅需 0.02 元！

 

02

本次训练营

   你将获得什么？

开放全部代码，课后复用方便高效

对于课程中涉及到的全部代码，我们将免费开放！

你可以用于课后自查、复习巩固，甚至复用于日后的业务，方便高效！

讲师带练，伴随式编程环境

在 「图像 分类与分割 实战训练营」 ，你将获得伴随式的编程环境。

讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点

三位一体跟踪服务，技术氛围浓厚

只要报名，就能收获讲师、助教、班班全程三位一体跟踪式服务，24H为你答疑解惑。

同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！

完课礼包

 注意：已整理到网盘 , 添加助理微信 , 报名课程后免费领取！

图像分类与分割实战训练营

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粉丝优惠！仅需 0.02 元！

Q&A

  Q：课程内容具体有什么？

A：包括但不限于：图神经网络实战应用及研究进展分析+名师1V1答疑+专业提升技巧

Q：上课方式是什么？

A：扫码添加助教微信，领取课程优惠链接！