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计算机视觉图像识别实战及应用
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- 课程介绍
- 课程大纲
适合人群：
具有计算机科学基础背景，并专注于深度学习、计算机视觉的爱好者
你将会学到：
快速掌握医学图像处理的基本流程和核心应用，并基于Django部署图像分割案例
课程简介：
本课程第一部分首先介绍了医学图像处理软件SimpleITK安装和使用，包括SimpleITK读取医学图像数据的方法等。其次介绍了关于图像特征提取的方法和医学影像组实现的过程。第二部分的内容讲述了关于使用Django框架部署机器学习的应用，包括人脸识别、文本分类和图像分类等。第三部分介绍图像分割的基础内容和分类，并使用Unet模型训练了基于眼底血管的图像分割综合案例，最后使用Django框架部署图像分割的案例。
一、综合案例启动界面
二、Unet模型实现眼底血管分割
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课程大纲-深度学习项目课：医学影像与图像分割
第1章医学图像处理软件SimpleITK(1小时39分钟13节)
第2章医学影像特征提取(1小时28分钟8节)
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