如何基于 Mask R-CNN 快速完成模型开发

所属专题:AI 与云原生实践(厂商赞助)

嘉宾 : 孟繁亮 | 华为开源软件能力中心 AI 领域首席架构师

会议室 : 201CD

讲师介绍

专题演讲嘉宾:孟繁亮

华为 开源软件能力中心 AI 领域首席架构师

华为开源软件能力中心 AI 领域首席架构师,负责 AI 的技术研究和产品开发,拥有 10 多年的开源社区开发和商业产品开发的研发经验,对 TensorFlow、PyTorch 等 AI 计算框架有深入的理解,拥有丰富的 AI、容器、DevOps 等开源项目和产品化经验。

议题介绍

演讲:如何基于 Mask R-CNN 快速完成模型开发

当前,实例分割技术被广泛应用于医学影像、自动驾驶等场景。本次分享将会基于计算机视觉领域中的目标检测、语义分割和实例分割概念,以 Mask R-CNN 为例,讲解基于 Region 的 CNN 模型开发,包括图像特征提取,ROI 检测区域生成,物体分类及边界框回归、图像遮罩回归。分享还会分享使用 COCO 数据集对模型进行训练,在泛化场景中进行精确地识别物体的应用实例。

听众受益

  1. 计算机视觉领域的实例分割技术深度解读;
  2. 基于 Region 的 CNN 模型开发;
  3. COCO 数据集对模型的训练。

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