课程介绍

图像分割在直播，电商，自动驾驶等行业中有着广泛的应用，有三AI此前推出了《深度学习之图像分割-理论实践篇》课程，让你以最短的时间掌握深度学习图像分割的基础知识并进行代码实践。

我们图像分割课程的大纲如下：

本系列课程有以下几个特点：

(1) 内容非常完备。涵盖了深度学习之图像分割的各个研究方向，如图像分割基础、语义分割、弱监督语义分割，Image Matting，实例分割等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。

(2) 实践非常丰富。本次课程中一共已经包含了4个实践案例，分别为人脸嘴唇分割实战，缺陷分割实战，Image Matting人像抠图实战，Mask RCNN实例分割实战，后续可能还会增加其他方向的实战。

本次课程更新

之前我们说过，本平台所有课程的内容会进行升级（即对已经讲解过的主题进行重新讲解），并且已订阅的同学可以享受免费更新。这次，分割课程的更新又来了！本次由言有三本人录制，为Image Matting人像抠图，包括抠图模型讲解，数据准备与读取，模型搭建，模型训练与测试：

除了本次Matting实战，本课程还包括语义分割与实例分割的大量内容，各自介绍如下：

语义分割主要内容

语义分割部分的主要内容如下：

(1) 图像分割基础讲解，包括图像分割问题定义，数据集，评估方法与优化目标，约50分钟。

(2) 语义分割基础模型详解，包括FCN，SegNet，UNet，约50分钟。

(3) 语义分割模型改进，包括感受野改进，多尺度模型，后处理约40分钟。

(4) 弱监督语义分割模型讲解，包括问题定义，关键技术，以及弱监督的语义分割模型，约50分钟。

(5) Image Matting，包括基本概念，基于Trimap的Matting模型以及无Trimap的模型改进，约50分钟。

(6) 语义分割模型快速实践，包括语义分割数据类的创建与数据读取，模型训练与测试，约20分钟。

实例分割主要内容

实例分割部分的主要内容如下：

(1) 实例分割基础讲解，包括实例分割问题定义，评估方法与优化目标，约20分钟。本部分内容可以免费试看。

(2) 基础实例分割模型详解，包括多尺度滑动窗口模型，位置敏感图模型，约30分钟。

(3) 二阶段实例分割模型，包括FCIS，Mask RCNN详解，约30分钟。

(4) 一阶段实例分割模型讲解，包括YOLACT，SOLO，PolarMask等，约50分钟。

完整的课程目录，请查看下图：

如何获得本课程

本课程内容在有三小鹅通平台，获取方法有几个，需要学习的同学请尽快订阅。

(1) 直接订阅《深度学习之图像分割—理论实践篇》视频专栏。

(2) 订阅《深度学习CV基础理论与实践（分类分割检测）》视频专栏，该专栏包括图像分类，目标检测，图像分割共3部分CV基础的内容，介绍可看：

【视频课】深度学习CV算法必须掌握的内容，详解各种图像分类算法！

【视频课】深度学习最有价值的CV领域，30小时掌握目标检测（附作者经历分享）！

(3) 有三AI夏季划成员会自动获得本课程，关于夏季划的介绍参考如下：

【CV夏季划】告别入门，提升眼界，从掌握最有价值的那些CV方向开始

我们为本课程配套了相关的答疑服务群，所有购买了课程的用户，可以凭借购买截图，联系小助手微信（微信号Alice-girll），获得在图像分割任务方向的答疑服务。

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