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       每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦
最近开课时间(周末班/连续班/晚班):2020年3月16日
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、培训结束后,授课老师留给学员联系方式,保障培训效果,免费提供课后技术支持。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 
课程目标:
 
通过该课程的学习,学员应能够对图像识别原理以及机制有所了解,对于语义分割和实例分割的技术有详细把握;对于经典网络模型和技术发展趋势有清楚的认识。
 
课程大纲:
 
主题
内容
 
基础知识
 
 
1. GAN原理 
2. 语义分割介绍
 
GAN网络扩展数据集
 
 
1. Unlabeled Samples Generated by GAN
 用GAN生成无标记训练数据(一种 Semi-supervised Learning+GAN算法)
 
 
 
 
GAN网络扩展数据集
 
1. GAN增强训练集特征:Simulated and Unsupervised Images GAN (苹果公司解决方案,减少数据集收集工作量)
论文名称:Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
 
 
 
GAN网络扩展数据集
 
 
1. Least Squares Generative Adversarial Networks
GAN 网络Loss function理论
 
 语义分割
 
 
1. Semantic Segmentation :Fully Convolutional Networks(FCN算法)
 
 
 
 
语义分割
 
 
 
1. 图像语义分割Mask R-CNN(ICCV 2017最佳论文)
 
 
 
Image to image translation专题
1. Image-to-Image Translation(上)conditional GAN UC伯克利framework
2. 
Image to image translation专题
 
 
 
 
2. Image-to-Image Translation(下)
 
  备案号:备案号:沪ICP备08026168号-1 .(2024年07月24日)....................
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