U-Net为什么会称霸医学图像分割？
随着医学影像设备的快速发展和重视程度的增加，医学领域可供深度学习方法所利用的图像不断增多。医学图像处理使医学图像更加直观，提高了诊断效率。
随着CV领域中，深度学习的复兴，其在医学成像领域的应用大幅增加，图像分割算法基于深度学习的研究已经取得了显著的进展。
我们特地准备了由深耕图像分割多年的张老师为我们带来的《图像分割前沿体验课》，内容非常干货！
张老师在辅助驾驶领域深耕多年，主要研究计算机视觉在图像分割、工业目标检测、人脸检测和识别等领域的落地。是一位既有深厚理论知识储备，又有丰富工业落地经验积累的高级算法工程师。
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课程内容
第一部分（医学图像分割）
一、揭秘的医学图像
• MRI图像
• CT图像
• X射线图像
• 超声成像
• 病理图像
二、常见数据集
• 肝脏
• 肺
• 乳腺
• 大脑
• 心脏
• 眼睛
三、医学图像分割经典网络
• FCN
• Unet
• DeepLabV3+
• Vnet
• Unet3+
第二部分（自动驾驶中的图像分割）
一、语义分割、实例分割与全景分割
• semanticsegmentation（语义分割）
• Instancesegmentation（实例分割）
• Panoramicsegmentation（全景分割）
二、自动驾驶常见数据集
• Cityscapes
• lKITTI
• BDD100K
• WaymoOpenDataset
三、前沿分割网络
• BiSeNetV2
• STDC
• RegSeg
• YOLOP
• YOLOPv2
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来源: qq
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