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課程目標(biāo):
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通過(guò)該課程的學(xué)習(xí),學(xué)員應(yīng)能夠?qū)D像識(shí)別原理以及機(jī)制有所了解,對(duì)于語(yǔ)義分割和實(shí)例分割的技術(shù)有詳細(xì)把握;對(duì)于經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)模型和技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)有清楚的認(rèn)識(shí)。
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課程大綱:
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主題
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內(nèi)容
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基礎(chǔ)知識(shí)
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1.?GAN原理?
2.?語(yǔ)義分割介紹
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GAN網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集
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1.?Unlabeled Samples Generated by GAN
?用GAN生成無(wú)標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)(一種?Semi-supervised Learning+GAN算法)
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GAN網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集
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1.?GAN增強(qiáng)訓(xùn)練集特征:Simulated and Unsupervised Images GAN (蘋(píng)果公司解決方案,減少數(shù)據(jù)集收集工作量)
論文名稱(chēng):Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
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GAN網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)展數(shù)據(jù)集
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1.?Least Squares Generative Adversarial Networks
GAN?網(wǎng)絡(luò)Loss?function理論
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?語(yǔ)義分割
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1.?Semantic Segmentation :Fully Convolutional Networks(FCN算法)
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語(yǔ)義分割
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1.?圖像語(yǔ)義分割Mask R-CNN(ICCV 2017最佳論文)
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Image?to?image?translation專(zhuān)題
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1.?Image-to-Image Translation(上)conditional GAN UC伯克利framework
2.?
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Image?to?image?translation專(zhuān)題
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2.?Image-to-Image Translation(下)
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