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是图像理解的基础,也是图像处理中最困难的问题之一。
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,与之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、安防监控等行业得到了广泛的应用。
学图像分割的你如果想要在算法上有所创新,那就一定要理解并掌握图像分割领域的经典Paper。
可能你会说,读论文好难!代码复现好难!创新优化更难!!而且现在论文质量参差不齐,该如何甄选?对于一些优秀论文,又该如何寻找论文源代码?如何剖析算法优缺点?如何复现?如何结合实际应用实施呢?
为了让大家在学习图像分割论文的过程中少走弯路、少踩坑,深度之眼推出
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图像分割论文精讲班,讲解的论文篇目:
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【工作职责】
1、讲解计算机视觉(自然语言处理)经典/前沿论文及后续内容迭代和优化
2、制作录播课课件,如有代码复现,需要提供经过自己跑的代码及相关注释,方便讲解
3、结合自己的理解和实际工作经历对论文内容做拓展讲解
4、按照我们的模板制定教学计划,提升学员的学习效果
【任职要求】
1、计算机视觉(自然语言处理)算法、工程岗在职工程师,或人工智能相关课题研究的国内外名校高材生
2、精读过计算机视觉(自然语言处理)经典论文并对部分论文做过复现,随时关注前沿研究动态
3、自己出过相关视频课或者在其他机构任职过兼职/全职讲师者优先考虑
4、对教育有热情,在博客、或者知乎等相关知识分享平台写过技术分享文章优先考虑
5、无须全职,线上工作,能在不影响本职工作下完成备课、授课和学员服务,没有工作地点的限制。
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