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燕燕于飞，差池其羽。之子于归，远送于野。瞻望弗及，泣涕如雨。

——《邶风·燕燕》

曾以为教育是一场修行，自己和学生都在此间生根发芽、茁壮成长。但在每一次结营的时候，才发现这是一次目送你背影的远行。

课程反响热烈

逐行coding论江湖

百度在人工智能的研究和应用领域不断建树，还致力于培养与选拔最具有核心竞争力的AI人才，帮助更多开发者进入深度学习。

发布深度学习打卡营「7日玩转图像分割」以来，吸引了众多同学前来热情参与。而我们，也不负期待和注目。很多同学都表示，自己之前一直模糊的算法理论，在经过几位老师的讲解后，就十分清晰明了。更有顶会审稿人在线coding，手把手理论推导，从零搭建一套自己的代码！大家都直呼：“过瘾！”、“太牛了！”、“大神！”

颁奖环节精彩继续

在过去的7天里，大家从懵懂的小白，到能够自主实现一个全流程的图像分割。大家在自己的学业和工作以外都付出了很多的努力，每天都在肝作业的日子辛苦却充实，都要在今天告一段落了！

今晚，直播间不再需要手写代码（下次可以有），但是我们为大家准备了丰富的礼物，嘉奖这段时间辛苦学习的大家，你的努力和优秀，飞桨都看见了。

2020年是一个多事的年份，它教会了我：在相聚的时候，尽情的举杯享受；在离别的时候，也要好好的告别。

“醉笑陪君三万场，不诉离殇”！同学们，今晚，B站直播间见！

今晚直播内容

今晚，同学们将迎来：「7日玩转图像分割」结营仪式。我们设置了很多环节，还有非常多的礼物，大家千万不要错过！

1

总结回顾

2

颁奖环节

3

PaddleSeg趣味比赛

直播时间

10月27日晚  20:30

毕业同学录

每节课，我们都会认真收集同学们的建议，不断鞭策我们持续优化课程和服务。快来看看有没有你的身影呢？

图像分割7日打卡营是一门由浅入深的好课，作为一个图像分割的白痴，我获益匪浅。

首先，这门课，让我了解了，什么是图像分割。图像分割，就是将图像的每个像素，最终都映射到预定义好的类别。

其次，这门课带领我，使用paddlepaddle，编写了图像分割模型，dataloader，模型的训练框架，我也是第一次能够如此细致的学习，编写一个模型。paddle框架也非常的简洁和清晰。七天的课程，对于我一个上班族，确实压力有点大，很多课也没来得及听，作业也无法细致深入的编写，后续，我还是会慢慢消化，希望百度能够继续无私地做这样的分享，为社会做贡献，让更多的人能够看到机器学习的魅力，让知识能够造福更多的行业。

参加完Paddle 目标检测和分割的全部课程，可以看到百度在深度学习的前期部署，同时看到了很多优秀工程师在算法领域的探索和实践。感谢你们在前期的论文复现，Trick探索。你们花了很多时间，算力资源。并通过开设课程和共享代码和模型等方法把你们的成果贡献。希望社区越办越好，让更多人帮助国产ai平台更繁荣发展。

——she12345678j

10月19日-10月25日参与了百度飞桨图像分割打卡，感谢各位老师的授课，也感谢百度深度学习研究院的慷慨。

这里就不得不再次膜拜一下大神朱老师，你见过十几分钟边教学边手撸100+行代码，而且bug-free。（当然这次见到了）而且每次上完朱老师的课真的感觉意犹未尽，开始等待第二天的录像。后面几节课也请来了大神伍老师，以前就被推送过伍老师的文章，打算最近抽出时间看，正好赶上伍老师讲解感觉收获还是很多。

——潻未

这是第二次参加课程了，第一次的目标检测收获很多。这次的图像分割不仅有老师现场coding，还会讲解模型，分析代码，可以从课程中学到很多，虽然这次课程由于个人原因没有花很多时间，作业完成质量不高，但是也有自身基础不足的原因，有些地方还是很难的。虽然还是无法自己coding，但是对于过程和结构，关键点以及了解程度都有收获，可惜只有七天，但是还有回放，后面有时间一定要去复习几遍。

——182******03

篇幅有限，仅展示部分学习收获，期待更多人一起学习优秀的课程！

直播地址

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跟着顶会审稿人

7天就搞定图像分割

课程直播结束了，但是还没来得及学习（想复习）的同学可以继续学习。

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顶级教研团队，前沿理论指导，现场逐行coding

我们将会持续带来更多更好的课程和服务，为AI教育事业添砖加瓦，请大家继续关注，一同进步！