告别只会调参和调包,全球顶会论文审稿人带你7天玩转图像分割

原创
10/14 14:48
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目标检测那么火,为什么还要学图像分割呢?”

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu

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CVPR、ECCV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!

老师逐行coding实录

手把手解析理论细节

两位老师结合多年实战经验,亲自授课,10月19日起,带你从入门到精通,7日玩转图像分割!

你将收获:

1. 结业邮寄纸质版结业证书

2. 与全球顶会审稿人全程深入交流

3. 开源生态贡献卓越者,优先晋级成为PPDE(飞桨技术专家)

4. 免费提供在线直播课+作业批改+社群答疑

5. 提供AI Studio在线实训平台,免费Tesla V100 GPU算力卡支持大家学习。百度承担所有课程与算力费用,平均6999元/人,不向学员收取任何费用

还有超级福利,等你来挑战!本次课程前三名可以获得

全球顶会论文审稿人的论文指导和修改机会!

优秀同学有百度内推面试机会,入职百度不是梦!

课程大纲

DAY1 (10月19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 (10月20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 (10月21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loss和metrics实现

【作业】实现U-Net或PSPNet,进行模型训练和预测

DAY4 (10月22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loss和metrics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 (10月23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. 在Pascal Context上实现GloRe

【大作业】图像分割全流程实现

DAY6 (10月24日)

1. 实例分割与全景分割概述

2. 实例分割: Mask R-CNN和SOLO

3. 全景分割: PanapticFPN和UPSNet

【大作业】图像分割全流程实现

DAY7 (10月25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CVPR、ICCV、ECCV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ICME、ECCV、CVPR发表多篇论文,拥有多项发明专利。SemSegPaddle的主要完成人。

上课时间

10月19日—10月27日  每晚20:30—21:30

立即报名

扫码关注飞桨公众号,回复【开源7日】获取报名通道

下载安装命令

## CPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle

## GPU版本安装命令
pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
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