基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸识别、图像中物体的识别、视频分析和分类以及机器人和自动驾驶车辆的图像处理等应用上。

图像分割有助于确定目标之间的关系，以及目标在图像中的上下文。应用包括人脸识别、车牌识别和卫星图像分析。例如，零售和时尚等行业在基于图像的搜索中使用了图像分割。自动驾驶汽车用它来了解周围的环境。

而深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。

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。

 

课程大纲

上课时间：7月20日-22日，每晚20:00-22:30

课程服务：录播＋直播授课+讲师答疑+课堂笔记+作业布置

Day1： 深度学习必备核心算法通俗解读

1. 神经网络模型细节知识点分析.

2. 神经网络模型整体架构解读.

3. 计算机视觉核心模型-卷积神经网络.

4. 卷积神经网络整体架构及其参数设计.

   
   

Day2 ： 深度学习必备框架PyTorch实战

1. PyTorch框架整体功能解读.

2. 图像预处理与图像增强实例.

3. 图像分类项目流程分析.

4. 预训练模型的作用与效果.

   
   

Day3 ： 图像分割与目标检测实战

1. 图像分割算法解读.

2. Unet算法实例应用.

3. 物体检测算法解读.

4. YOLOV5实例应用.
   

注：本次训练营会PPT课件、课堂笔记。
PPT课件、课堂笔记会在 7月22日 统一发给完成全部作业且3天都到课的同学。

原价199

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0.02元报名

福利较大，限前200名

课程服务

1. 师资助力

讲师&助教及时答疑解惑，班主任全程带班督学，帮你克服拖延，不断进步。

2. 定期班会

讲师1v1批改作业，并在班会中进行讲评和指导；在班会中，学习更多技巧；在交流中收获更多思路。

专属福利

扫码参与必得内部福利：技术资料+面试题库

注意： 为了保障学员可以获得老师的答疑服务，本次课程 名额有限！

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