迁移学习(Transfer Learning)核心技术开发与应用

本次培训深入探讨神经网络与深度迁移学习,讲解关键概念如深度空间特征分布,对比传统与深度迁移学习方法。内容涵盖网络结构设计、目标函数设计,以及在语义分割、目标检测等任务中的应用。还将介绍小样本学习与Transformer的前沿技术,并通过实操练习,包括图片视频风格迁移、自动驾驶语义分割等。适合相关领域技术骨干、研究人员及爱好者参与。

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二、培训目标

1.深入了解神经网络的组成、训练和实现,掌握深度空间特征分布等关键概念;

2.掌握迁移学习的思想与基本形式,了解传统迁移学习的基本方法,对比各种方法的优缺点;

3.握深度迁移学习的思想与组成模块,学习深度迁移学习的各种方法;

4.掌握深度迁移学习的网络结构设计、目标函数设计的前沿方法,了解迁移学习在PDA、Source-Free DA上的应用;

5.掌握深度迁移学习在语义分割、目标检测、行人重识别等任务中的应用,学习图像/视频风格迁移方法,了解风格迁移在实际生活中的应用;

6.掌握小样本学习、Transformer等前沿方法和基本思想,了解小样本学习、Transformer等在实际场景下的应用;

7.通过实操掌握图片视频风格迁移,自动驾驶中的跨域语义分割,目标检测。

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