當前位置:
首頁 > 知識 > 大講堂 研習U-Net

大講堂 研習U-Net

分享主題

研習U-Net

分享背景

經典的Encoder-Decoder結構在目標分割問題中展現出了舉足輕重的作用,然而這樣一個相對固定的框架使得模型在感受野大小和邊界分割精度兩方面很難達到兼顧。本次公開課,講者以U-Net為案例分析,總結現有的分割網路創新,以及探討還有哪些有針對性的改進方向。

分享嘉賓

周縱葦,亞利桑那州立大學生物信息學在讀博士,師從Jianming Liang教授,主要研究方向為醫學圖像分析,深度學習等。其研究工作曾在 CVPR,DLMIA,EJNMMI Research發表。

分享提綱

1.肢解經典的U-Net結構,反思其組成元素的必要性和優缺點

2.解讀現有的對於U-Net結構性創新的改進思路

3.分享我們對其提出的一個改進方案——UNet++

分享時間

9月 18 日(星期二) 20:00

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/549

想了解更多 AI 研習社直播?

喜歡這篇文章嗎?立刻分享出去讓更多人知道吧!

本站內容充實豐富,博大精深,小編精選每日熱門資訊,隨時更新,點擊「搶先收到最新資訊」瀏覽吧!


請您繼續閱讀更多來自 AI研習社 的精彩文章:

深度學習:21天實戰Caffe
《Python神經網路編程》業界良心書

TAG:AI研習社 |