欢迎大家来到我们的项目实战课，本期内容是《基于Pytorch的Semantic_Human_Matting（人像软分割）实战》。所谓项目实战课，就是以简单的原理回顾+详细的项目实战的模式，针对具体的某一个主题，进行代码级的实战讲解。
本次课程内容
图像分割在直播，电商，自动驾驶等行业中有着广泛的应用，其中人像分割更是经典问题，在海报制作，背景照自动生成等领域是底层基础技术。
基本的语义分割模型因为是一个硬分类任务，其分割结果边缘并不能满足高精度的需求，需要用到软分割，即Image Matting模型，它的预测结果是一个概率图，可以获得发丝级别的高精度抠图结果，如下图。

为了加深大家对人像Image Matting模型使用的理解，本次开设了人像软分割-Semantic_Human_Matting项目实战课，本次课程经过剪辑后的总时长约为50分钟，课程定价为49元，各部分课程内容与时长如下：
部分
内容
时长(分钟)
第1节
模型原理回顾
8
第2节
数据处理
14
第3节
模型搭建
10
第4节
模型训练与测试
15
下面我们来简单看一下各部分的内容：
第1部分：模型原理简介，介绍本项目使用的方法与数据集，本部分内容可以免费收听。
第2部分：数据处理，讲解如何生成训练模型所需要的数据集，如何创建数据读取类进行读取。
第3部分：详细讲解Semantic_Human_matting各部分模型的搭建。
第4部分：详细解读模型的训练核心代码，使用自己的图片进行测试。
下图展示了一些图片以及对应的结果：
本次课程为录播课程，讲师为言有三，技术社区《有三AI》创始人。
先后就读于华中科技大学(2008-2012)，中国科学院半导体研究所神经网络实验室(2012-2015)，先后就职于奇虎360人工智能研究院(2015.7-2017.5)，陌陌科技深度学习实验室(2017.5-2019.3)，深度学习算法专家，阿里云MVP，华为云MVP。
拥有超过7年的计算机视觉从业经验，拥有丰富的传统图像算法和深度学习计算机视觉项目经验，著有书籍《深度学习之图像识别：核心技术与案例实战》(机械工业出版社2019.4)，《深度学习之模型设计：核心算法与案例实践》(电子工业出版社2020.6)，《深度学习之人脸图像处理：核心算法与案例实战》(机械工业出版社2020.7)，《深度学习之摄影图像处理：核心算法与案例精粹》(人民邮电出版社2021.4)，拥有10余项发明技术专利与学术论文。
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讲师要求如下：
(1) 有多次人工智能领域教学经验，擅长演讲与教学。
(2) 有3年以上人工智能领域项目实战经验。
(3) 有三AI已有生态成员优先。
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