图像分割（image segmentation）技术是计算机视觉领域的一个重要的研究方向，图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它包括将视觉输入分割成片段以简化图像分析。片段表示目标或目标的一部分，并由像素集或“超像素”组成。图像分割将像素组织成更大的部分，消除了将单个像素作为观察单位的需要。图像分析有三个层次：
- 分类 - 将整幅图片分成“人”、“动物”、“户外”等类别
- 目标检测 - 检测图像中的目标并在其周围画一个矩形，例如一个人或一只羊。
- 分割 - 识别图像的部分，并理解它们属于什么对象。分割是进行目标检测和分类的基础。
从数学角度来看，图像分割是将图像划分成互不相交的区域的过程。近些年来随着深度学习技术的逐步深入，图像分割技术有了突飞猛进的发展，该技术相关的场景物体分割、人体前背景分割、人脸人体Parsing、三维重建等技术已经在无人驾驶、增强现实、安防监控等行业都得到广泛的应用。 随着技术的普及，各家企业的框架逐渐成熟化，图像分割技术的门槛会越来越低。但是由于实际业务的不断丰富和深入，开源框架和工具也已经无法直接满足实际生产和业务需求。 那么为了让大家更好地掌握 图像分类和分割 ，邀请人工智能实战专家唐宇迪博士。专为深度学习的同学开设了『图像分类与分割』特训营。帮助学习背后根本原理和调试代码程序的方式与思路，提升解决实际问题的能力。
2天搞定 图像分类和分割
从理论基础到核心原理
集中精力各个击破！
01
PART
主讲老师
面向希望从事计算机视觉算法工程师、图像处理工程师、机器视觉算法、深度学习算法工程师、语音识别等岗位的同学。训练营尤其适合：
- 计算机等相关专业的高年级本科生或研究生；
- 从事Java开发或传统IT技术开发，想往人工智能方面转行的朋友（有编程语言基础即可）；
- 从事从事对数据科学具备一定的热情，希望能够从事相关行业或者自己创造相关产品的人员；
内容
02
PART
直播时间 ：9月21日-9月22日，20:00-22:30
Day1：深度学习CNN卷积神经网络算法精讲
- 神经网络模型知识点分析
- 神经网络模型整体架构解读
- 卷积神经网络整体架构及参数设计
Day2：图像分割与目标检测算法及实战
- 图像分割核心思想及其应用分析
- 分割领域经典算法Unet系列
- 物体检测经典算法YOLO解读
- YOLO系列升级版本分析与应用
对图像分割与目标检测感兴趣的同学，扫下方二维码，预约直播。
原价199
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福利较大，限前100名
直播收获
03
PART
讲师带练，伴随式编程环境
你将获得伴随式的编程环境。
讲师带练、运用科学的方法引导，帮你消化疑难知识点 同时还有@唐宇迪老师将会分享 , 一线热门技术和行业经验，众多学员亲测有效的一套技术提升方案，帮你摆脱迷茫，明确成长方向！
三位一体跟踪服务，项目实战驱动 , 深刻理解原理
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同时还有来自五湖四海的大牛做同学，技术氛围浓厚，想不进步都难！
完课礼包
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Q&A
Q：课程内容具体有什么？
A：包括但不限于：基于图像目标检测框架框架框架的应用及进展分享 名师1V1答疑 专业提升技巧
Q：上课方式是什么？
A：扫码添加老师微信，领取课程链接!
