DL2022: Сегментация изображений

Описание к видео DL2022: Сегментация изображений

Курс "Глубокое обучение (Deep Learning)"
страница курса: https://github.com/Dyakonov/DL
автор курса: Александр Дьяконов (https://dyakonov.org/)

В этой лекции...
Семантическая сегментация. Elastic Transform. Классические методы сегментации. Полностью свёрточная сеть – Fully Convolutional Network (FCN). FCN: восстановление изображения, обратные операции. U-Net. «Тирамису» = DenseNet + U-Net. TernausNet. PSP-Net = Pyramid Scene Parsing Network. Расширенные свёртки (Dilated convolutions / Atrous Convolutions), DeepLabv1/2/3. SharpMask: Top to Down Refinement. Сегментация объектов (Instance segmentation). Mask R-CNN. Panoptic Feature Pyramid Networks. RetinaNet. V-Net. Модели для сегментации. UNet + FPN. BlendMask: SOTA 2020.

Комментарии

Информация по комментариям в разработке