使用PyTorch和Python开展图像语义分割实战，手把手教你训练并部署UNet、SAM等主流图像分割模型。
课程学习内容
- 熟练运用Python与PyTorch，掌握图像语义分割全流程，了解行业实际应用场景
- 深入学习UNet、DeepLabV3、PSPNet、PAN、UNet++、MTCNet等主流语义分割网络架构
- 掌握Segment Anything Model (SAM)，借助输入提示生成高精度物体掩码
- 基于自定义数据集完成深度学习图像分割项目实战
- 熟悉语义分割常用数据集以及专业数据标注工具
- 掌握PyTorch框架下数据增强、数据加载器的代码实现方式
- 学会IOU等核心指标，完成分割模型性能评估
- 了解迁移学习原理，掌握预训练深度残差网络的使用方法
- 结合不同编码器、解码器结构，基于PyTorch实现多款经典分割模型
- 掌握模型超参数优化技巧，提升自定义数据集上的训练效果
- 完成模型测试，计算IOU、分类IOU、像素精度、精确率、召回率、F分数等多项指标
- 实现分割结果可视化，输出RGB格式预测分割图像
课前准备要求
本课程从零起步，循序渐进讲解Python与PyTorch语义分割深度学习知识，全程搭配实战案例教学。学员无需具备语义分割相关基础，零基础也能轻松入门。课程依托Google Colab编写代码开展学习，参与学习前需准备有效的Google Gmail账户。
课程详细介绍
本课程聚焦语义图像分割领域，结合实战案例讲解深度学习技术落地应用。如果你想要进阶深度学习能力，掌握视觉数据处理与图像分割技能，这门课程将是理想选择。课程从语义分割基础知识讲起，逐步讲解如何利用Python和PyTorch搭建、训练专属语义分割模型。
课程完整覆盖Python与PyTorch深度学习实操流程，搭配丰富的语义分割实战练习。内容涵盖语义图像分割技术在自动驾驶等领域的落地应用，详解PSPNet、UNet、UNet++、PAN、MTCNet、DeepLabV3等热门模型架构，同时讲解SAM模型的使用技巧。此外，课程还会讲解数据集与标注工具使用、Google Colab代码编写、PyTorch数据处理、模型性能评估、迁移学习、网络搭建、超参数调优、模型测试与结果可视化等全链路内容。
完成全部课程学习后，你将具备使用深度学习解决语义分割问题的完整能力，可灵活运用所学知识开展工作与科研。无论你是计算机视觉工程师、数据科学家还是开发从业者，都能通过本课程夯实深度学习功底，即刻开启Python与PyTorch语义分割学习之旅。
适合人群
本课程面向想要使用Python、PyTorch解决实际语义分割问题的学习者，适配各类在校学生与行业从业者。主要包括希望落地图像分割任务的机器学习工程师、深度学习工程师、数据科学家，想要掌握PyTorch图像分割模型搭建与训练的计算机视觉工程师及科研人员，计划在项目中集成语义分割功能的开发人员，以及相关专业想要了解语义分割前沿技术的毕业生与研究人员。凡是希望借助深度学习提取视觉数据信息，系统学习Python与PyTorch语义分割理论及实操的人群，都适合学习本课程。