计算机视觉图像分割实战课程
培训对象：
AI算法工程师；计算机视觉开发者；医学影像分析人员；以及希望掌握图像分割核心技术的技术人员。
培训目标：
使学员全面掌握图像分割的核心算法与工程实现方法。精通语义分割、实例分割、全景分割的技术原理与主流模型架构（FCN、U-Net、DeepLab、Mask R-CNN）。掌握图像分割的数据标注、模型训练、评估优化与部署技术。具备独立完成医学影像分割、工业缺陷检测、遥感图像分析等实际项目的全流程开发能力。
培训内容介绍：
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图像分割概述：讲解图像分割的基本概念与分类（语义分割、实例分割、全景分割）。介绍图像分割的应用场景（医学影像、自动驾驶、工业质检、遥感图像分析）。
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图像分割数据集与标注：学习图像分割数据的采集与标注方法，掌握LabelMe、CVAT等标注工具的使用。了解常用图像分割数据集（COCO、Cityscapes、PASCAL VOC）的格式与特点。
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FCN全卷积网络：深入讲解FCN的原理，理解如何将全连接层替换为卷积层实现像素级分类。学习跳层连接（Skip Connection）融合多尺度特征的方法。
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U-Net医学影像分割：讲解U-Net的对称编码器-解码器架构与跳层连接设计。实战基于U-Net的医学影像分割（细胞分割、肿瘤分割）项目。
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DeepLab系列模型：学习DeepLab模型的空洞卷积（Atrous Convolution）、空洞空间金字塔池化（ASPP）与条件随机场（CRF）后处理技术。掌握DeepLabV3+的架构设计与实现。
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分割模型评估指标：深入讲解图像分割的评估指标：像素准确率（PA）、交并比（IoU）、平均交并比（mIoU）、Dice系数。学习混淆矩阵在分割评估中的应用。
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实例分割与Mask R-CNN：讲解实例分割的任务定义与技术挑战。深入剖析Mask R-CNN的架构，包括主干网络、RPN、ROI Align、分类/回归/分割多任务头。
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YOLOv8分割模型实战：学习YOLOv8的分割模型架构，掌握在自定义数据集上训练YOLOv8分割模型的方法。实现实时实例分割应用开发。
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全景分割技术：讲解全景分割的统一视角，学习如何同时处理"物体"（things）与"背景"（stuff）。了解Panoptic FPN等全景分割模型的原理。
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分割模型优化技巧：学习数据增强（随机裁剪、翻转、颜色抖动）对分割模型性能的提升。掌握类别不平衡处理（加权损失、Focal Loss）、多尺度训练与测试技巧。
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分割模型部署与加速：学习分割模型的导出与优化方法，掌握ONNX转换、TensorRT加速技术。实现分割模型在边缘设备（Jetson Nano、手机端）的部署。
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完整项目实战：从数据准备、模型选型、训练调优到部署应用，完成一个完整的图像分割项目（如医学影像病灶分割、工业产品缺陷分割、遥感建筑提取）。输出可运行的项目代码与部署方案。
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