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告别只会调参和调包,顶会审稿人带你7天玩转图像分割
发布日期:2020-10-13T16:00:00.000+0000 浏览量:255次

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

 

 

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CVPRECCV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!

老师现场逐行coding实录

手把手理论推导

 

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

DAY1 1019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

 

DAY2 1020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

 

DAY3 1021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lossmetrics实现

【作业】实现U-NetPSPNet,进行模型训练和预测

 

DAY4 1022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lossmetrics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

 

DAY5 1023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. Pascal Context上实现GloRe

【大作业】图像分割全流程实现

 

DAY6 1024日)

1. 实例分割与全景分割概述

2. 实例分割: Mask R-CNNSOLO

3. 全景分割: PanapticFPNUPSNet

【大作业】图像分割全流程实现

 

DAY7 1025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CVPRICCVECCV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ICMEECCVCVPR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