許多計算機視覺任務需要對影象進行智慧分割，以理解影象中的內容，並使每個部分的分析更加容易。今天的影象分割技術使用計算機視覺深度學習模型來理解影象的每個畫素所代表的真實物體，這在十年前是無法想象的。
影象分割有助於確定目標之間的關係，以及目標在影象中的上下文。應用包括人臉識別、車牌識別和衛星影象分析。例如，零售和時尚等行業在基於影象的搜尋中使用了影象分割。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影象中特定類的目標例項。語義物件可以分類成類，如人臉、汽車、建築物或貓。
人臉檢測
- 一種用於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。演算法檢測和驗證面部特徵的存在。例如，眼睛在灰度影象中顯示為谷地。
醫學影像
- 從醫學影像中提取臨床相關資訊。例如，放射學家可以使用機器學習來增強分析，透過將影象分割成不同的器官、組織型別或疾病症狀。這可以減少執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，影象分割技術的門檻會越來越低。但是由於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。
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影象分類和分割 訓練營【實戰篇】
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上課時間：
9月6日-8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+作業佈置
Day1：
深度學習必備核心演算法通俗解讀
神經網路模型細節知識點分析。
神經網路模型整體架構解讀。
計算機視覺核心模型-卷積神經網路。
卷積神經網路整體架構及其引數設計。
Day2
：
深度學習必備框架PyTorch實戰
PyTorch框架整體功能解讀。
影象預處理與影象增強例項。
影象分類專案流程分析。
預訓練模型的作用與效果。
Day3
：
影象分割與目標檢測實戰
影象分割演算法解讀。
Unet演算法例項應用。
物體檢測演算法解讀。
YOLOV5例項應用。
注：本次訓練營會PPT課件、課堂筆記。
PPT課件、課堂筆記會在
9月8日
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