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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
适合具备 OpenCV 和Pytorch相关基础，对“天空替换”感兴趣的人士。
你将会学到：
可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法。
- 可以获得基于Pytorch和OpenCV进行语义分割、解决实际问题的具体方法。
课程简介：
本课程基于Pytorch实现天空对象的语义分割，并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容，最终能够实现远超传统算法的运行效果！
具体内容包括：
1、基于Unet语义分割的基本原理、环境构建、参数调节等
2、一种有效的天空分割数据集准备方法，并且获得数据集
3、基于OpenCV的Pytorch模型部署方法
4、融合效果极好的 SeamlessClone 技术
5、饱和度调整、颜色域等基础图像处理知识和编码技术
课程大纲-自己动手，实现《天气之子》滤镜REDUX
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L1 课程实现了什么？你可以学习到什么？传统图像处理算法进行“天空分割”存在精度问题，导致最终融合的效果普通。 这里，这里的REDUX版本将基于Pytorch实现天空对象的语义分割，并进一步扩展到环境构建、数据集准备、参数调节和运行部署等方面内容，最终能够实现远超传统算法的运行效果！本节内容：1、项目效果2、内容安排3、重点难点4、预计收益5、注意事项
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[33:52]开始学习2
L2 传统方法和语义分割基础、Unet基本情况和环境构建本节从解决“天空分割”的传统方法出发，重点阐述为什么AI算法能够提供更好的效果；而后对于如何创建解决当前问题算法进行详细讲解。最后对环境构建进行简单介绍，并提供验证可用的参考资料。目录：1、传统方法2、语义分割3、UNET基础4、环境构建5、代码结构
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[34:10]开始学习4
L4结合SeamlessClone等图像处理 方法，实现融合opencv 自带的 poisson image editing是对2003年SIGGRAPH文章poisson image editing的实现。 对于我们天空替换的目标来说有着非常重要的作用具体内容：1、融合函数2、使用技巧3、异常处理4、算法集成5、本章小结
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[29:52]开始学习5
L5基于OpenCV的Pytorch模型部署最后，我们将整个项目进行整合梳理。具体内容：1、模型部署方法2、模型格式和netron查看结构3、《天气之子》滤镜项目集成4、关于美学设计的一些想法5、课程小结
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[33:24]开始学习
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