UP主： 封面： 简介：视频配套资料+技术指导+论文发刊指导+200G人工智能资料包1.人工智能入门路线图（机器学习、深度学习、CV、NLP）2.1000+AI多方向论文（ML/DL/神经网络/CV/NLP/大模型...）3....
视频选集 1. 1-语义分割与实例分割概述 零基础入门学习路线图 2. 2-分割任务中的目标函数定义 3. 3-MIOU评估标准 4. 2-卷积的作用 5. 3-卷积特征值计算方法 6. 4-得到特征图表示 7. 5-步长与卷积核大小对结果的影响 8. 6-边缘填充方法 9. 7-特征图尺寸计算与参数共享 10. 8-池化层的作用 11. 9-整体网络架构 12. 10-VGG网络架构 13. 11-残差网络Resnet 14. 12-感受野的作用 15. 1-Unet网络编码与解码过程 16. 2-网络计算流程 17. 3-Unet升级版本改进 18. 4-后续升级版本介绍 19. 1-医学细胞数据集介绍与参数配置 20. 2-数据增强工具 21. 3-Debug模式演示网络计算流程 22. 4-特征融合方法演示 23. 5-迭代完成整个模型计算任务 24. 6-模型效果验证 25. 1-任务目标与网络整体介绍 26. 2-显著性检测任务与目标概述 27. 3-编码器模块解读 28. 4-解码器输出结果 29. 5-损失函数与应用效果 30. 1-deeplab分割算法概述 31. 2-空洞卷积的作用 32. 3-感受野的意义 33. 4-SPP层的作用 34. 5-ASPP特征融合策略 35. 6-deeplabV3Plus版本网络架构 36. 1-PascalVoc数据集介绍 37. 2-项目参数与数据集读取 38. 3-网络前向传播流程 39. 4-ASPP层特征融合 40. 5-分割模型训练 41. 1-数据集与任务概述 42. 2-项目基本配置参数 43. 3-任务流程解读 44. 4-文献报告分析
