曙海教学优势
本课程面向企事业项目实际需要,秉承二十一年积累的教学品质，深度学习图像分割培训与咨询以项目实现为导向,老师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用技巧、经验。线上/线下/上门皆可,深度学习图像分割培训与咨询专家,课程可定制,热线:4008699035。
大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,合作企业30万+。曙海的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海的课程在业内有着响亮的知名度。
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主题
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内容
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基础知识
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1. GAN原理
2. 语义分割介绍
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GAN网络扩展数据集
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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）
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GAN网络扩展数据集
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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
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GAN网络扩展数据集
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1. Least Squares Generative Adversarial Networks
GAN 网络Loss function理论
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语义分割
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1. Semantic Segmentation :Fully Convolutional Networks（FCN算法）
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语义分割
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1. 图像语义分割Mask R-CNN（ICCV 2017最佳论文）
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Image to image translation专题
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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专题
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2. Image-to-Image Translation（下）
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