本次培训的 Relearning 系统将带领您快速实现 Mas RCNN 检测图像中的物体”

深度学习的分支中，评估指标是测量和量化机器学习模型性能的基本工具。通过这种方式，专业人员使用它们的目的是评估模型在接受训练的任务中的效率和质量。反过来，这些系统使公司能够监控进度、识别趋势并进行持续调整，以提高其程序的性能。因此，公司发现了改善其活动并在市场中脱颖而出的机会。

鉴于其日益重要的相关性，TECH 开创性地开设了 "计算机视觉深度学习分割 "文凭课程。其目的是让专业人士获得新的技能和工具来开展创新项目。因此，课程将提供各种测量方法，如骰子系数和像素精度。同样，教学大纲将深入研究成本函数，以便毕业生能够有效地训练模型。同样，培训将深入研究点云分割，以便学生准确了解三维环境并促进明智的决策。

由于该大学学位是通过 100% 在线方法开发的，因此专家将有机会将其更新与其他个人和专业义务结合起来。对于专业人士来说，这是一个参加高质量课程的理想机会，可以灵活地计划他们的日程和评估日程。学生唯一需要的是可以访问互联网的电子设备来查看虚拟平台上托管的教育内容。

掌握深度学习细分将为健康、技术或汽车等商业领域带来大量就业机会”

这个人工视觉中的深度学习分割大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由计算机科学和人工视觉方面的专家介绍案例研究的发展
• 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

您将有效管理 STFCN 架构，并利用空间和时间信息来获得稳健的结果”

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名企业和著名大学的公认专家。 

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情境式的学习，即在模拟环境中提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。 

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。  

您将为参与最重要的研究项目和开发创新算法奠定坚实的基础"

借助 TECH 的教学工具，包括解释性视频或案例研究，您将享受动态学习"

深度学习的综合分割方法。为此，学术行程将利用 FCN 架构、Deep Lab 或 U-NET 等深度学习工具深入研究物体检测。同样，课程大纲将详细分析评估指标，以便毕业生验证模型的有效性。因此，专业人员将获得处理像素精度、焦距损失或骰子系数等系统的技能。培训还将深入研究自组织映射，以可视化数据的底层结构并发现有意义的模式。

您将掌握基于 Otsu 和 Riddlen 等方法的阈值处理的应用，通过对原始图像进行二值化来分割感兴趣的区域”

模块1.用Deep学习进行图像分割

1.1. 目标检测和分割

1.1.1. 语义分割

1.1.1.1. 语义分割用例

1.1.2. 实例分割

1.1.2.1. 用例实例化分割

1.2. 评估指标

1.2.1. 与其他方法的相似之处
1.2.2. 像素精度
1.2.3. 骰子系数（F1 分数）

1.3. 成这个函数

1.3.1. 损失说
1.3.2. 焦点损失
1.3.3. Tversky损失
1.3.4. 其他功能

1.4. 传统的分割方法

1.4.1. 带有 Otsu 和 Riddlen 的阈值应用程序
1.4.2. 自组织地图
1.4.3. GMM-EM算法

1.5. 应用深度学习的语义分割：FCN

1.5.1. FCN
1.5.2. 架构
1.5.3. FCN 的应用

1.6. 应用深度学习的语义分割：U-NET

1.6.1. U-NET
1.6.2. 架构
1.6.3. U-NET 应用

1.7. 应用深度学习的语义分割：Deep Lab

1.7.1. Deep Lab
1.7.2. 架构
1.7.3. Deep Lab 的应用

1.8. 应用深度学习的实例分割：  掩码 RCNN

1.8.1. 掩码 RCNN
1.8.2. 架构
1.8.3. Mas RCNN 的应用

1.9. 视频分割

1.9.1. STFCN
1.9.2. 语义视频 CNNs
1.9.3. Clockwork Convnets
1.9.4. Low-Latency

1.10. 点云分割

1.10.1. 点云
1.10.2. 点网
1.10.3. A-CNN

TECH 适应您的议程，这就是它设计灵活且 100% 在线大学学位的原因”