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全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割告别只会调参和调包

发布时间:2020-10-15 14:27 作者:腾佑科技-AI编辑

简述:今天腾佑AI人工智能给大家带来全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割的相关课程,让你告别只会调参和调包的尴尬,下面我们来看具体内容:

  今天腾佑AI人工智能给大家带来全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割的相关课程,让你告别只会调参和调包的尴尬,下面我们来看具体内容:
  “目标检测那么火,为什么还要学图像分割呢?”
  很多同学都这么问小编,因为很多场景需要更精确的检测,目标检测还达不到要求。例如医学图像病灶检测,自动驾驶等都需要图像分割,应用场景广泛:
  卫星图像分析:识别建筑、道路、森林
  医学图像分析:定位病灶、测量面积等
  智能交通:识别道路信息,包括车道标记、交通标志等

全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割告别只会调参和调包
 
  作为视觉分析的热门方向,图像分割一直备受追捧,入坑的同学不少,栽跟头的也不少。究其原因,数据问题、计算资源问题、精细分割、上下文信息等问题难以攻克。
  为帮助更多开发者深入理解图像分割这一领域,飞桨团队与百度研究院联合推出了深度学习7日打卡营《7日玩转图像分割》。
  从入门到精通,7日就够了
  全球顶会审稿人亲授
  讲师具有多年理论实战经验,在CVPR、ECCV等顶会上发表多篇论文,获得多次比赛Top成绩,并且担任顶会论文审稿人,是图像分割领域的资深专家。
  图像分割领域知识全覆盖
  从经典算法到学界前沿,从技术细节到完整流程,语义分割、实例分割、全景分割,带你逐个击破。
  手把手理论指导+现场逐行coding
  为帮助大家深入了解理论原理与代码细节,老师们会现场逐行coding,带大家从零实现自己的模型!
  本课程完全免费,课程形式为在线直播课+作业批改+社群答疑,成功结业即可获得邮寄的纸质版结业证书!此外,课程将免费提供Tesla V100 GPU算力卡支持大家学习,不向学员收取任何费用。
  课程传送门:https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1767
  课程大纲
  10月19日
  1,课程总体概述
  2,语义分割初探
  3,基于深度学习的语义分割算法
  4,环境搭建与飞桨动态图实战演示
  5,语义分割的数据格式和处理
  【作业】搭建环境,熟悉动态图,实现数据加载模块
  10月20日
  1,FCN全卷积网络结构详解
  2,飞桨中的上采样操作实践
  3,飞桨实现FCN
  【作业】实现FCN网络
  10月21日
  1,U-Net模型与PSPNet模型详解
  2,飞桨实现UNet/PSPNet
  3,飞桨实现DilatedResnet
  4,分割网络loss和metrics实现
  【作业】实现U-Net或PSPNet,进行模型训练和预测
  10月22日
  1,Dilated Conv原理和细节
  2,ASPP模块解析
  3,DeepLab系列详解
  4,实现DeepLabV3/ASPP/MultiGrid
  5,分割网络loss和metrics实现
  【作业】
  1,DeepLab网络实现
  2,实现语义分割网络搭建和训练完整流程
  10月23日
  1,深入解析GCN(图卷积网络)
  2,Graph-based Segmentation多个方法详解(GloRe,GCU,GINet)
  3,GCN代码简要解析
  4,在Pascal Context上实现GloRe
  【大作业】图像分割全流程实现
  10月24日
  1,实例分割与全景分割概述
  2,实例分割:Mask R-CNN和SOLO
  3,全景分割:PanapticFPN和UPSNet
  【大作业】图像分割全流程实现
  10月25日
  1,主流分割数据集介绍
  2,最近研究进展探讨
  3,课程总结与Q&A
  【大作业】图像分割全流程实现
  讲师介绍
  朱老师百度研究院资深研究员
  本科和博士期间发表论文10余篇。博士毕业后在美国硅谷工作,负责深度学习平台和算法研发。近年来多次在CVPR、ICCV、ECCV等顶会上的国际比赛中取得Top名次。曾在硅谷一线教育平台担任人工智能课程讲师。
  伍老师百度研究院高级工程师
  2019年获得中科院计算所硕士学位(计算机视觉方向),曾参与多项国家重点研发计划和国家自然科学基金项目,曾在ICME、ECCV、CVPR发表多篇论文,拥有多项发明专利。SemSegPaddle的主要完成人。
  搞定深度学习图像分割,7天是可以的,关键是上对课!顶会审稿人,免费算力,更有超过100份精美礼品等你来拿,赶快点击下方链接报名课程吧~
  https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1617
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