點擊下載——圖像分割算法實戰(深度學習)請添加鏈接描述
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深度學習圖像分割課程旨在幫助同學們快速掌握分割領域經典算法原理及其實例應用。通俗講解當下主流分割算法及其改進版本網絡架構，通過源碼詳細演示網絡建模流程及其應用方法。
所有案例均基於真實數據集與實際任務展開，基於PyTorch框架完成全部項目內容。整體風格通俗易懂，全程實戰解讀各大分割算法及其應用實例。
第1章 圖像分割及其損失函數概述
第2章 卷積神經網絡原理與參數解讀
第3章 Unet系列算法講解
第4章 unet醫學細胞分割實戰
第5章 U2NET網絡架構思想解讀
第6章 deeplab系列算法
第7章 基於deeplabV3+版本進行VOC分割實戰
第8章 醫學心臟視頻數據集分割建模實戰
第9章 物體檢測框架-MaskRcnn項目介紹與配置
第10章 MaskRcnn網絡框架源碼詳解
第11章 基於MASK-RCNN框架訓練自己的數據與任務
第12章 更新補充-PyTorch框架基本處理操作
第13章 更新補充-PyTorch框架必備核心模塊解讀
第14章 更新補充-Resnet模型及其應用實例