一文讲透图像分割经典网络：FCN、Unet、DeepLabV3+、Vnet、Unet++

随着医学影像设备的快速发展和重视程度的增加，医学领域可供深度学习方法所利用的图像不断增多。

随着CV领域中，深度学习的复兴，其在医学成像领域的应用大幅增加，图像分割算法基于深度学习的研究已经取得了显著的进展。

我们特地请来了深耕图像分割多年的张老师为我们带来一场为期2天的《医学图像分割前沿体验课》，内容非常干货！

张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在图像分割、工业目标检测、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。

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 直播内容

 Day 1（11月23日）

一、揭秘的医学图像
• MRI图像
• CT图像
• X射线图像
• 超声成像
• 病理图像

二、常见数据集
• 肝脏
• 肺
• 乳腺
• 大脑
• 心脏
• 眼睛

三、医学图像分割经典网络
• FCN

• Unet
• DeepLabV3+
• Vnet
• Unet3+

 Day 2（11月24日）

一、语义分割、实例分割与全景分割

• semanticsegmentation（语义分割）

• Instancesegmentation（实例分割）

• Panoramicsegmentation（全景分割）

二、自动驾驶常见数据集

• Cityscapes

• lKITTI

• BDD100K

• WaymoOpenDataset

三、前沿分割网络

• BiSeNetV2

• STDC

• RegSeg

• YOLOP

• YOLOPv2

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 课程大纲导图

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