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曙海教学优势
课程可定制,线上/线下/上门皆可,报名热线:4008699035。本课程以项目实战案例实现为主线,面向企事业单位项目开发实际,秉承21年积累的教学和研发经验,培训讲师将会与您分享设计的全流程以及工具的综合使用经验以及技巧。
我们的课程培养了大批受企业欢迎的工程师。曙海培训的课程在业内有广泛的美誉度。大批企业和曙海
建立了良好的合作关系,20多年来,合作企事业单位以达30多万。
主题
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内容
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基础知识
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1. GAN原理
2. 语义分割介绍
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GAN网络扩展数据集
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1. Unlabeled Samples Generated by GAN
用GAN生成无标记训练数据(一种 Semi-supervised Learning+GAN算法)
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GAN网络扩展数据集
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1. GAN增强训练集特征:Simulated and Unsupervised Images GAN (苹果公司解决方案,减少数据集收集工作量)
论文名称:Learning from Simulated and Unsupervised Images through Adversarial Training
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GAN网络扩展数据集
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1. Least Squares Generative Adversarial Networks
GAN 网络Loss function理论
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语义分割
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1. Semantic Segmentation :Fully Convolutional Networks(FCN算法)
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语义分割
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1. 图像语义分割Mask R-CNN(ICCV 2017最佳论文)
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Image to image translation专题
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1. Image-to-Image Translation(上)conditional GAN UC伯克利framework
2.
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Image to image translation专题
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2. Image-to-Image Translation(下)
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