课程培训
深度学习图像分割培训2018

 

课程目标:
 
通过该课程的学习,学员应能够对图像识别原理以及机制有所了解,对于语义分割和实例分割技术有详细把握;对于经典网络模型和技术发展趋势有清楚的认识。
 
课程大纲:
 

主题
内容
 
基础知识
 
 
1. GAN原理 
2. 语义分割介绍
 
GAN网络扩展数据集
 
 
1. Unlabeled Samples Generated by GAN
 用GAN生成无标记训练数据(一种 Semi-supervised Learning+GAN算法)
 
 
 
 
GAN网络扩展数据集
 
1. GAN增强训练集特征:Simulated and Unsupervised Images GAN (苹果公司解决方案,减少数据集收集工作量)
论文名称:Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
 
 
 
GAN网络扩展数据集
 
 
1. Least Squares Generative Adversarial Networks
GAN 网络Loss function理论
 
 语义分割
 
 
1. Semantic Segmentation :Fully Convolutional Networks(FCN算法)
 
 
 
 
语义分割
 
 
 
1. 图像语义分割Mask R-CNN(ICCV 2017最佳论文)
 
 
 
Image to image translation专题
1. Image-to-Image Translation(上)conditional GAN UC伯克利framework
2. 
Image to image translation专题
 
 
 
 
2. Image-to-Image Translation(下)




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针对实际需求,顾问式咨询,互动式授课,案例教学,小班授课,实际项目演示
培训讲师:
中国科学院软件研究所,计算研究所高级研究人员
IBM,oracle,微软,vmware等大型公司高级工程师,项目经理,技术支持专家
中科信软培训中心,资深讲师
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多年实际项目经历,大型项目实战案例,热情,乐于技术分享。
针对客户实际需求,案例教学,互动式沟通,学有所获
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