课程介绍
图像分割在直播，电商，自动驾驶等行业中有着广泛的应用，有三AI此前推出了《深度学习之图像分割-理论实践篇》课程，让你以最短的时间掌握深度学习图像分割的基础知识并进行代码实践。
我们图像分割课程的大纲如下：
本系列课程有以下几个特点：
(1) 内容非常完备。涵盖了深度学习之图像分割的各个研究方向，如图像分割基础、语义分割、弱监督语义分割，Image Matting，实例分割与全景分割等，既有足够的宽度，也具备有足够的深度。
(2) 实践非常丰富。本次课程中一共已经包含了3个实践案例，分别为人脸嘴唇分割实战，缺陷数据集实战，Mask RCNN实例分割实战，并且还会陆续增加如Image Matting方向的实战。
本次课程更新
之前我们说过，本平台所有课程的内容会进行升级（即对已经讲解过的主题进行重新讲解），并且已订阅的同学可以享受免费更新。这次，今年该课程的更新就来了！本次由言有三本人录制，共6部分更新的内容，共计约6小时，包括：
(1) 图像分割基础讲解，包括图像分割问题定义，数据集，评估方法与优化目标，约50分钟。
(2) 语义分割基础模型详解，包括FCN，SegNet，UNet，约50分钟。
(3) 语义分割模型改进，包括感受野改进，多尺度模型，后处理约40分钟。
(4) 弱监督语义分割模型讲解，包括问题定义，关键技术，以及弱监督的语义分割模型，约50分钟。
(5) Image Matting，包括基本概念，基于Trimap的Matting模型以及无Trimap的模型改进，约50分钟。
(6) 语义分割模型快速实践，包括语义分割数据类的创建与数据读取，模型训练与测试，约20分钟。
下周我们还将对之前讲解的实例分割内容进行更新，敬请期待，也欢迎提前学习已有的实例分割的内容。
如何获得本课程
本课程内容在有三小鹅通平台，获取方法有几个，随着下周实例分割的部分进行进一步的内容升级更新，届时课程价格将上涨，需要学习的同学请尽快订阅。
(1) 直接订阅《深度学习之图像分割—理论实践篇》视频专栏。
(2) 订阅《深度学习CV基础理论与实践（分类分割检测）》视频专栏，该专栏包括图像分类，目标检测，图像分割共3部分CV基础的内容，介绍可看：
【视频课】如何真正夯实CV基础，超40小时视频+10大Pytorch CV实践案例助你攻略CV三大基础任务
(3) 有三AI夏季划成员会自动获得本课程，关于夏季划的介绍参考如下：
【CV夏季划】告别入门，提升眼界，从掌握最有价值的那些CV方向开始
我们为本课程配套了相关的答疑服务群，所有购买了课程的用户，可以凭借购买截图，联系小助手微信（微信号Alice-girll），获得在图像分割任务方向的答疑服务。
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