許多計算機視覺任務需要對圖像進行智能分割，以理解圖像中的內容，并使每個部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術使用計算機視覺深度學習模型來理解圖像的每個像素所代表的真實物體，這在十年前是無法想象的。

圖像分割有助于確定目標之間的關系，以及目標在圖像中的上下文。應用包括人臉識別、車牌識別和衛星圖像分析。例如，零售和時尚等行業在基于圖像的搜索中使用了圖像分割。自動駕駛汽車用它來了解周圍的環境。

目標檢測和人臉檢測

這些應用包括識別數字圖像中特定類的目標實例。語義對象可以分類成類，如人臉、汽車、建筑物或貓。

人臉檢測?- 一種用于許多應用的目標檢測，包括數字相機的生物識別和自動對焦功能。算法檢測和驗證面部特征的存在。例如，眼睛在灰度圖像中顯示為谷地。

醫學影像?- 從醫學影像中提取臨床相關信息。例如，放射學家可以使用機器學習來增強分析，通過將圖像分割成不同的器官、組織類型或疾病癥狀。這可以減少運行診斷測試所需的時間。

隨著技術的普及，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。但是由于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。

那么為了讓大家更好地掌握 圖像分類和分割 ，現邀請到人工智能實戰專家的唐宇迪博士，專為深度學習的同學開設了圖像分類和分割?訓練營【實戰篇】

2天搞定 圖像分類和分割

從理論基礎到核心原理

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講師介紹

課程大綱

上課時間：2月23日-24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：深度學習必備核心算法通俗解讀

神經網絡模型細節知識點分析.

神經網絡模型整體架構解讀.

計算機視覺核心模型-卷積神經網絡.

卷積神經網絡整體架構及其參數設計.

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.

注：本次訓練營會PPT課件、課堂筆記。
PPT課件、課堂筆記會在2月24日統一發給完成全部作業且3天都到課的同學。

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總結

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