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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為觀察單位的需要。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。那麼為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。專為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。
2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：1月12日-13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+作業布置

Day1：深度學習必備框架PyTorch實戰

PyTorch框架整體功能解讀.

圖像預處理與圖像增強實例.

圖像分類項目流程分析.

預訓練模型的作用與效果.

Day2：圖像分割與目標檢測實戰

圖像分割算法解讀.

Unet算法實例應用.

物體檢測算法解讀.

YOLOV5實例應用.

註：PPT課件、課堂筆記會在1月12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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