“目标检测那么火，为什么还要学图像分割呢？”

很多同学都这么问

作为视觉剖析的热门方向，图像分割一贯备受追捧，入坑的同学不少，栽跟头的也不少。
究其缘故原由，数据问题、打算资源问题、风雅分割、高下文信息等问题难以占领。

为帮助更多开拓者深入理解图像分割这一领域，飞桨团队与百度研究院联合推出了深度学习7日打卡营《7日玩转图像分割》。

师长教师现场逐行coding从零开始玩转图像瓜分丨AI教室

环球顶会审稿人亲授

讲师具有多年理论实战履历，在 CVPR、ECCV 等顶会上揭橥多篇论文，得到多次比赛 Top 成绩，并且担当顶会论文审稿人，是图像分割领域的资深专家。

图像分割领域知识全覆盖

从经典算法到学界前沿，从技能细节到完全流程，语义分割、实例分割、全景分割，带你逐个击破。

手把手理论辅导+ 现场逐行 coding

为帮助大家深入理解理论事理与代码细节，老师们会现场逐行 coding，带大家从零实现自己的模型！

▲ 老师逐行 coding 实录

▲ 手把手解析理论细节

朱老师：“我们希望带着大家，一步一步把 PPT 中的模型图变成一行行的代码，从零搭建一套自己的深度学习模型，从此告别 git clone 和调包。
”

两位老师结合多年实战履历，亲自授课，10月19日起，带你从入门到精通，7日玩转图像分割！

你将收成：

1. 卒业邮寄纸质版卒业证书

2. 与环球顶会审稿人全程深入互换

3. 开源生态贡献卓越者，优先晋级成为 PPDE（飞桨技能专家）

4. 免费供应在线直播课+作业批改+社群答疑

5. 供应 AI Studio 在线实训平台，免费 Tesla V100 GPU 算力卡支持大家学习。
百度承担所有课程与算力用度，均匀6999元/人，不向学员收取任何用度

还有超级福利，等你来寻衅！
本次课程前三名可以得到

环球顶会论文审稿人的论文辅导和修正机会！
精良同学有百度内推口试机会，入职百度不是梦！

01

Section 1（theory）

1. 课程总体概述

2. 语义分割初探

3. 基于深度学习的语义分割算法

Section 2（practice）

1. 环境搭建

2. PaddlePaddle 动态图

3. 语义分割的数据格式和处理

作业

1. 搭建并熟习 AI Studio 环境

2. 熟习 Paddle 环境和动态图模式

3. 实现数据加载模块

02

Section 1（theory）

1. FCN 全卷积网络

2. FCN 网络构造详解

Section 2（practice）

1. PaddlePaddle 中的上采样操作实践

2. PaddlePaddle 实现 FCN

作业

PaddlePaddle 实现 FCN 网络

03

Section 1（theory）

1. U-Net 模型详解

2. PSPNet 模型详解

Section 2 （practice）

1. PaddlePaddle 实现 UNet/PSPNet

2. PaddlePaddle 实现 DilatedResnet

3. 分割网络 loss 和 metrics 实现

作业

1. 实现 U-Net 或 PSPNet

2. 进行模型演习和预测

04

Section 1（theory）

1. Dilated Conv 事理和细节

2. ASPP 模块解析

3. DeepLab 系列详解

Section 2（practice）

1. PadddlePaddle 实现 DeepLabV3/ ASPP/MultiGrid

2. 分割网络 inference 和 validation 实现

作业

1. DeepLab 网络实现

2. 实现语义分割网络搭建和演习完全流程

05

Section 1（theory）

1. 深入解析 GCN（图卷积网络）

2. Graph-based Segmentation 多个方法详解（GloRe, GCU, GINet）

Section 2（practice）

1. GCN 代码简要解析

2. 在 Pascal Context 上实现 GloRe

大作业

1. 图像分割全流程实现

06

Section 1（theory）

1. 实例分割与全景分割概述

2. 实例分割：Mask R-CNN 和 SOLO

3. 全景分割：PanapticFPN 和 UPSNet

大作业

1. 图像分割全流程实现

07

Section 1（summary）

1. 主流分割数据集先容

2. 最近研究进展磋商

3. 课程总结与 Q&A

大作业

1. 图像分割全流程实现

百度研究院资深研究员 朱老师

本科和博士期间揭橥论文10余篇。
博士毕业后在美国硅谷事情，卖力深度学习平台和算法研发。
近年来多次在 CVPR、ICCV、ECCV 等顶会上的国际比赛中取得 Top 名次。
曾在硅谷一线教诲平台担当人工智能课程讲师。

百度研究院高等工程师 伍老师

2019年得到中科院打算所硕士学位（打算机视觉方向），曾参与多项国家重点研发操持和国家自然科学基金项目，曾在 ICME、ECCV、CVPR 揭橥多篇论文，拥有多项发明专利。
SemSegPaddle 的紧张完成人。

担心无法坚持学习？别担心，发展的路上须要鼓励。
超多褒奖等你来拿！

打卡营只须要有一定的深度学习根本，就能参加！
跟随环球顶会审稿人，7天搞定图像分割，现在就扫描二维码，加入课程吧~

10月19日—10月27日

每晚20:30—21:30

扫码关注【飞桨】公众年夜众号

回答【报名演习营】

获取专属报名通道