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
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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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