重磅~ 深度学习中的图像分割：方法和应用

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。

那么为了让大家更好地掌握图像分类和分割，现邀请到人工智能实战专家的唐宇迪博士，专为深度学习的同学开设了图像分类和分割训练营【实战篇】

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！

课程安排

上课时间：6月2日-4日，每晚20:00-22:30

课程服务：录播授课+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

神经网络模型细节知识点分析.
神经网络模型整体架构解读.
计算机视觉核心模型-卷积神经网络.
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

PyTorch框架整体功能解读.
图像预处理与图像增强实例.
图像分类项目流程分析.
预训练模型的作用与效果.

Day3：图像分割与目标检测实战

图像分割算法解读.
Unet算法实例应用.
物体检测算法解读.
YOLOV5实例应用.

注：本次训练营会提供回放视频、PPT课件、课堂笔记和随堂源码。
回放视频会在当天晚上下课之后上传，找助教老师获取下载链接即可。PPT课件、课堂笔记会在6月4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

专属福利

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注意：为了保障学员可以获得老师的答疑服务，本次课程名额有限！