2021年，圖像分割在這個(gè)領(lǐng)域殺瘋了?。?！
最近后臺有收到很多粉絲反饋
其中專業(yè)類問題問的最多的就是:圖像分割該怎么學(xué)？
”對圖像分割一頭霧水，實(shí)驗(yàn)室就只有自己做這個(gè)方向，導(dǎo)師還沒有數(shù)據(jù)集，什么建設(shè)性的意見都沒有；只能自己在網(wǎng)上找開源數(shù)據(jù)集，核心論文何時(shí)能發(fā)表，畢業(yè)遙遙無期......”
“導(dǎo)師說要看論文，但是光看和調(diào)代碼感覺又學(xué)不到東西，他甚至要我們從里面找新方法和新模型，但是現(xiàn)在什么都還沒開始學(xué)（包括機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，這些都是下學(xué)期的課程了）想棄坑了”
"嘗試復(fù)現(xiàn)了幾篇論文，可一換數(shù)據(jù)集，模型就跑不動了，想優(yōu)化無從下手,怎么才能把代碼遷移到自己的項(xiàng)目？"
“2021年了，還能繼續(xù)魔改U-Net，水論文畢業(yè)嗎？”
anyway，針對粉絲們以上種種問題，今天來做一個(gè)系統(tǒng)的解答。
圖像分割如何從入門到發(fā)paper？
大部分同學(xué)本科并沒有接觸過科研項(xiàng)目，因此進(jìn)入到研究生階段后，很難在極為緊張的學(xué)習(xí)時(shí)間內(nèi)發(fā)表高質(zhì)量高水平學(xué)術(shù)論文。這個(gè)問題可以分為兩部分來解答
1、入門
圖像分割涉及到的知識范圍極廣，包括數(shù)學(xué)、圖像、計(jì)算機(jī)等理論和實(shí)踐知識。
對于剛上研究生的同學(xué)第一個(gè)難題就是不知道從哪學(xué)起，學(xué)哪些，以及該怎么學(xué)？
問導(dǎo)師，導(dǎo)師可能就丟給你幾篇論文，讓你自己琢磨，連數(shù)據(jù)集都沒有，就要你做實(shí)驗(yàn)。如果你去百度上檢索也是一團(tuán)亂麻，都是一些零散的建議，如何系統(tǒng)性學(xué)習(xí)？
這里我給大家整理了一下，入門圖像分割領(lǐng)域需要用到的知識以及學(xué)習(xí)路線。
2、發(fā)paper
大部分同學(xué)發(fā)論文最大的阻礙就是在論文復(fù)現(xiàn)后面這個(gè)環(huán)節(jié)：如何找到創(chuàng)新點(diǎn)，以及如何優(yōu)化模型？
這里面涉及到的環(huán)節(jié)要復(fù)雜很多，論文的實(shí)驗(yàn)部分需要多個(gè)數(shù)據(jù)集支撐，展現(xiàn)模型的魯棒性。然而，各個(gè)數(shù)據(jù)集間往往具有很大差距，如何實(shí)現(xiàn)多模型和多數(shù)據(jù)集的輕松替換?
不同場景下應(yīng)該選擇哪些數(shù)據(jù)增強(qiáng)？不同的損失函數(shù)原理，她們適用于哪些場景? loss函數(shù)，包括Lovasz-softmax，DiceLoss，BCELoss；算法模型的優(yōu)化策略：算法的訓(xùn)練和測試過程怎樣設(shè)計(jì)？學(xué)習(xí)率怎么優(yōu)化？
怎么把代碼經(jīng)驗(yàn)遷移到自己的項(xiàng)目上？這些問題全部說完可以出一本書了.........
為了幫助大家更高效的學(xué)會優(yōu)化模型，發(fā)paper，今天我特地邀請來一位圖像分割專業(yè)大牛，以實(shí)驗(yàn)級編碼要求和設(shè)計(jì)規(guī)范，教大家學(xué)會做實(shí)驗(yàn)，跑項(xiàng)目，發(fā)高質(zhì)量paper！
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