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