課程介紹

圖像分割在直播，電商，自動駕駛等行業中有著廣泛的應用，有三AI此前推出了《深度學習之圖像分割-理論實踐篇》課程，讓你以最短的時間掌握深度學習圖像分割的基礎知識并進行代碼實踐。

我們圖像分割課程的大綱如下：

本系列課程有以下幾個特點：

(1)?內容非常完備。涵蓋了深度學習之圖像分割的各個研究方向，如圖像分割基礎、語義分割、弱監督語義分割，Image Matting，實例分割等，既有足夠的寬度，也具備有足夠的深度。

(2) 實踐非常豐富。本次課程中一共已經包含了4個實踐案例，分別為人臉嘴唇分割實戰，缺陷分割實戰，Image?Matting人像摳圖實戰，Mask RCNN實例分割實戰，后續可能還會增加其他方向的實戰。

本次課程更新

之前我們說過，本平臺所有課程的內容會進行升級（即對已經講解過的主題進行重新講解），并且已訂閱的同學可以享受免費更新。這次，分割課程的更新又來了！本次由言有三本人錄制，為Image Matting人像摳圖，包括摳圖模型講解，數據準備與讀取，模型搭建，模型訓練與測試：

除了本次Matting實戰，本課程還包括語義分割與實例分割的大量內容，各自介紹如下：

語義分割主要內容

語義分割部分的主要內容如下：

(1) 圖像分割基礎講解，包括圖像分割問題定義，數據集，評估方法與優化目標，約50分鐘。

(2) 語義分割基礎模型詳解，包括FCN，SegNet，UNet，約50分鐘。

(3) 語義分割模型改進，包括感受野改進，多尺度模型，后處理約40分鐘。

(4) 弱監督語義分割模型講解，包括問題定義，關鍵技術，以及弱監督的語義分割模型，約50分鐘。

(5) Image Matting，包括基本概念，基于Trimap的Matting模型以及無Trimap的模型改進，約50分鐘。

(6) 語義分割模型快速實踐，包括語義分割數據類的創建與數據讀取，模型訓練與測試，約20分鐘。

實例分割主要內容

實例分割部分的主要內容如下：

(1) 實例分割基礎講解，包括實例分割問題定義，評估方法與優化目標，約20分鐘。本部分內容可以免費試看。

(2) 基礎實例分割模型詳解，包括多尺度滑動窗口模型，位置敏感圖模型，約30分鐘。

(3) 二階段實例分割模型，包括FCIS，Mask RCNN詳解，約30分鐘。

(4) 一階段實例分割模型講解，包括YOLACT，SOLO，PolarMask等，約50分鐘。

完整的課程目錄，請查看下圖：

如何獲得本課程

本課程內容在有三小鵝通平臺，獲取方法有幾個，需要學習的同學請盡快訂閱。

(1) 直接訂閱《深度學習之圖像分割—理論實踐篇》視頻專欄。

(2)?訂閱《深度學習CV基礎理論與實踐（分類分割檢測）》視頻專欄，該專欄包括圖像分類，目標檢測，圖像分割共3部分CV基礎的內容，介紹可看：

【視頻課】深度學習CV算法必須掌握的內容，詳解各種圖像分類算法！

【視頻課】深度學習最有價值的CV領域，30小時掌握目標檢測（附作者經歷分享）！

(3) 有三AI夏季劃成員會自動獲得本課程，關于夏季劃的介紹參考如下：

【CV夏季劃】告別入門，提升眼界，從掌握最有價值的那些CV方向開始

我們為本課程配套了相關的答疑服務群，所有購買了課程的用戶，可以憑借購買截圖，聯系小助手微信（微信號Alice-girll），獲得在圖像分割任務方向的答疑服務。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的【视频课】图像分割重磅上新-人像抠图(Matting)实战的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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