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PaddlePaddle 图像分割七日打卡营

PaddlePaddle 图像分割七日打卡营–学习感想和笔记

PaddlePaddle 图像分割七日打卡营

课程链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/1767

课程简介

顶会论文审稿人亲自授课，从基础理论到前沿技术，配套5次实战打卡，带你入门到精通，7日攻克图像分割。

课程大纲

DAY1
1.图像分割综述
2.语义分割初探
3.环境搭建与飞桨动态图实战演示
4.语义分割的数据格式和处理
DAY2
1.FCN全卷积网络结构详解
2.飞桨中的上采样操作实践
3.飞桨实现FCN
DAY3
1.U-Net模型与PSPNet模型详解
2.飞桨实现UNet/PSPNet
3.飞桨实现DilatedResnet
4.分割网络loss和metrics实现
DAY4
1.Dilated Conv 原理和细节
2.ASPP模块解析
3.DeepLab系列详解
4.实现DeepLabV3/ASPP/MultiGrid
5.分割网络loss和metrics实现
DAY5
1.深入解析GCN（图卷积网络）
2.Graph-based Segmentation多个方法详解 (GloRe, GCU, GINet)
3.GCN代码简要解析
4.在Pascal Context上实现GloRe
DAY6
1.实例分割与全景分割概述
2.实例分割：Mask R-CNN和SOLO
3.全景分割：PanapticFPN和UPSNet
DAY7
1.主流分割数据集介绍
2.最近研究进展探讨
3.课程总结与Q&A

课程笔记（Day1-5）

PaddlePaddle 图像分割七日打卡营_第1张图片
PaddlePaddle 图像分割七日打卡营_第2张图片
PaddlePaddle 图像分割七日打卡营_第3张图片
后半程的内容偏理论，需要反复揣摩。

学习心得

本次训练营，理论与实操相结合，现场看朱老师手敲代码实现各种神经网络的架构再到自己上手操作，不断调试最后成功运行出想要的结果，真的很开心。在这几天的学习中，收获了很多，对图像分割也有了一定的认识，但这只是一个开始，在这条道路上需要学习的还有很多，我也会带着本次课程中积累的经验继续努力。
2020.10.26

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