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基于深度学习方法的图像分割,差距不止一点点

视学算法 • 2 周前 • 20 次点击  

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。
2天搞定 图像分类和分割
从理论基础到核心原理
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01
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主讲老师

面向希望从事计算机视觉算法工程师、图像处理工程师、机器视觉算法、深度学习算法工程师、语音识别等岗位的同学。训练营尤其适合:

  • 计算机等相关专业的高年级本科生或研究生;

  • 从事Java开发或传统IT技术开发,想往人工智能方面转行的朋友(有编程语言基础即可);

  • 从事从事对数据科学具备一定的热情,希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员;

内容
02
PART

直播时间 :9月21日-9月22日,20:00-22:30
 Day1:深度学习CNN卷积神经网络算法精讲 
  • 神经网络模型知识点分析
  • 神经网络模型整体架构解读
  • 卷积神经网络整体架构及参数设计

Day2:图像分割与目标检测算法及实战 
  • 图像分割核心思想及其应用分析
  • 分割领域经典算法Unet系列
  • 物体检测经典算法YOLO解读
  • YOLO系列升级版本分析与应用

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03
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Q&A



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A:包括但不限于:基于图像目标检测框架框架框架的应用及进展分享+名师1V1答疑+专业提升技巧

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