終於有人把計算機視覺講明白了。。。

圖像分割（image segmentation）技術是計算機視覺領域的一個重要的研究方向，圖像分割是計算機視覺中的一個關鍵過程。它包括將視覺輸入分割成片段以簡化圖像分析。片段表示目標或目標的一部分，並由像素集或“超像素”組成。圖像分割將像素組織成更大的部分，消除了將單個像素作爲觀察單位的需要。圖像分析有三個層次：

• 分類 - 將整幅圖片分成“人”、“動物”、“戶外”等類別
• 目標檢測 - 檢測圖像中的目標並在其周圍畫一個矩形，例如一個人或一隻羊。
• 分割 - 識別圖像的部分，並理解它們屬於什麼對象。分割是進行目標檢測和分類的基礎。

從數學角度來看，圖像分割是將圖像劃分成互不相交的區域的過程。近些年來隨着深度學習技術的逐步深入，圖像分割技術有了突飛猛進的發展，該技術相關的場景物體分割、人體前背景分割、人臉人體Parsing、三維重建等技術已經在無人駕駛、增強現實、安防監控等行業都得到廣泛的應用。

隨着技術的普及，各家企業的框架逐漸成熟化，圖像分割技術的門檻會越來越低。但是由於實際業務的不斷豐富和深入，開源框架和工具也已經無法直接滿足實際生產和業務需求。

那麼爲了讓大家更好地掌握 圖像分類和分割 ，邀請人工智能實戰專家唐宇迪博士。專爲深度學習的同學開設了 『圖像分類與分割』特訓營 。幫助學習背後根本原理和調試代碼程序的方式與思路，提升解決實際問題的能力。

3天搞定 圖像分類和分割

從理論基礎到核心原理

集中精力各個擊破！

講師介紹

課程大綱

上課時間：8月16日-18日，每晚20:00-22:30

課程服務：錄播＋直播授課+講師答疑+課堂筆記+作業佈置

Day1： 深度學習必備核心算法通俗解讀

1. 神經網絡模型細節知識點分析.

2. 神經網絡模型整體架構解讀.

3. 計算機視覺核心模型-卷積神經網絡.

4. 卷積神經網絡整體架構及其參數設計.

   
   

Day2 ： 深度學習必備框架PyTorch實戰

1. PyTorch框架整體功能解讀.

2. 圖像預處理與圖像增強實例.

3. 圖像分類項目流程分析.

4. 預訓練模型的作用與效果.

   
   

Day3 ： 圖像分割與目標檢測實戰

1. 圖像分割算法解讀.

2. Unet算法實例應用.

3. 物體檢測算法解讀.

4. YOLOV5實例應用.
   
   

注：本次訓練營會PPT課件、課堂筆記。
PPT課件、課堂筆記會在 8月18日 統一發給完成全部作業且3天都到課的同學。

原價199

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0.02元報名

福利較大，限前200名

完課禮包

注意： 已整理到網盤 , 添加助理微信 , 報名課程後免費領取  ,  名額有限！

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本文分享自微信公衆號 - AI算法與圖像處理（AI_study）。
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