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深度学习图像分割课程旨在帮助同学们快速掌握分割领域经典算法原理及其实例应用。通俗讲解当下主流分割算法及其改进版本网络架构,通过源码详细演示网络建模流程及其应用方法。

所有案例均基于真实数据集与实际任务展开,基于PyTorch框架完成全部项目内容。整体风格通俗易懂,全程实战解读各大分割算法及其应用实例。

第1章 图像分割及其损失函数概述
第2章 卷积神经网络原理与参数解读
第3章 Unet系列算法讲解
第4章 unet医学细胞分割实战
第5章 U2NET网络架构思想解读
第6章 deeplab系列算法
第7章 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
第8章 医学心脏视频数据集分割建模实战
第9章 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
第10章 MaskRcnn网络框架源码详解
第11章 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
第12章 更新补充-PyTorch框架基本处理操作
第13章 更新补充-PyTorch框架必备核心模块解读
第14章 更新补充-Resnet模型及其应用实例