基于深度学习方法的图像分割，差距不止一点点

图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次：

• 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别
• 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。
• 分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标检测和分类的基础。

从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。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，该技术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、安防监控等行业都得到广泛的应用。

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。

那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ，邀请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 『图像分类与分割』特训营 。帮助学习背后根本原理和调试代码程序的方式与思路，提升解决实际问题的能力。

3天搞定 图像分类和分割

从理论基础到核心原理

集中精力各个击破！

讲师介绍

课程大纲

上课时间：8月24日-26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 ： 深度学习必备框架PyTorch实战

1. PyTorch框架整体功能解读.

2. 图像预处理与图像增强实例.

3. 图像分类项目流程分析.

4. 预训练模型的作用与效果.

   
   

Day3 ： 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 8月26日 统一发给完成全部作业且3天都到课的同学。

原价199

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0.02元报名

福利较大，限前200名

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  ,  名额有限！

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