第13届R会演讲 | 深度学习语义分割引导.ppt

2020年，第13届中国 R 会（北京）将于12月19-20日在中国人民大学召开，本次会议由统计之都，中国人民大学统计学院、中国人民大学应用统计科学研究中心主办，得到 R Studio 赞助支持，将以线上会议和线下会议相结合的方式举办。欢迎进入 R 会官网，获取更多会议信息！

链接：https://china-r.org/bj2020/index.html

笔者受邀参加机器学习专场线上场的分享，分享主题是深度学习语义分割理论与实践引导，笔者做完演讲后第一时间在公众号分享演讲ppt。

图像分类、目标检测和图像分割是基于深度学习的计算机视觉三大核心任务。三大任务之间明显存在着一种递进的层级关系，图像分类聚焦于整张图像，目标检测定位于图像具体区域，而图像分割则是细化到每一个像素。

基于深度学习的图像分割具体包括语义分割、实例分割和全景分割。语义分割的目的是要给每个像素赋予一个语义标签。语义分割在自动驾驶、场景解析、卫星遥感图像和医学影像等领域都有着广泛的应用前景。本次分享作为基于PyTorch的语义分割技术引导，对语义分割的基本技术框架、主要网络模型和技术方法提供一个实战性指导和参考。

感兴趣的读者可以直接在后台回复 PPT 下载笔者演讲材料。有相关问题的读者可加我微信聊。

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