 班级规模及环境--热线:4008699035 手机:15921673576( 微信同号) |
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坚持小班授课，为保证培训效果，增加互动环节，每期人数限3到5人。 |
| 上课时间和地点 |
上课地点：【上海】：同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【深圳分部】：电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【北京分部】：北京中山/福鑫大楼 【南京分部】：金港大厦(和燕路) 【武汉分部】：佳源大厦（高新二路） 【成都分部】：领馆区1号（中和大道） 【沈阳分部】：沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】：郑州大学/锦华大厦 【石家庄分部】：河北科技大学/瑞景大厦 【广州分部】：广粮大厦 【西安分部】：协同大厦
近开课时间(周末班/连续班/晚班）：2025年12月29日..学用相长,注重实践....以质量求发展....合作共赢....实用实战....实战培训....用心服务..........--即将开课--............................(欢迎您垂询，视教育质量为生命！) |
| 实验设备 |
☆资深工程师授课
☆注重质量
☆边讲边练
☆合格学员免费推荐工作
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| 质量保障 |
1、培训过程中，如有部分内容理解不透或消化不好，可免费在以后培训班中重听；
2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供半年的技术支持。
3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。 |
课程大纲 |
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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 |
内容 |
基础知识
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1. GAN原理
2. 语义分割介绍 |
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 |
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 |
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佳论文） |
Image to image translation专题 |
1. Image-to-Image Translation（上）conditional GAN UC伯克利framework
2.  |
Image to image translation专题
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2. Image-to-Image Translation（下） |
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