如同拥有“火眼金睛”般的工业质检机器人，正在作为工业领域的热点话题被大众所熟知。它因为能有效解决人工质检成本高、效率低、无法保证准确率的问题，成为实现智能制造的重要推手。想了解其中技术原理及应用方法？12月7日，百度AI快车道将走进上海，与众多开发者共享图像语义分割技术的福利！

图像语义分割是计算机视觉中重要的基本问题之一，其目的是将图像分割成几组具有某种特定语义含义的像素区域，并识别出每个区域的类别，最终获得一副具有像素语义标注的图像。目前这一技术在很多领域都具备广泛的应用价值，并在百度内部已通过多产品线的检验——百度无人车、小度P图等。

本次训练营是PaddleSeg+PaddleHub专场，百度名师不仅会带来经典的PaddleSeg图像分割技术介绍、在人像处理与工业质检场景中的实战，更有百度飞桨的预训练模型管理和迁移学习工具PaddleHub结合案例的详细介绍，全新升级的PaddleHub可支持最新发布的产业级预训练模型“Master模式”。

活动主题：图像语义分割Pro

课程时间&地点：2019年12月7日  13：30-18：00    上海·百度上海研发中心

课程安排：

13：30-15：00  PaddleSeg-飞桨图像分割开发套件及产业应用分享 
15：00-16：00  PaddleSeg图像分割实战：人像分割与工业质检
16：00-16：15  休息、交流
16：15-17：00  端到端预训练模型管理与迁移学习工具PaddleHub
17：00-18：00  PaddleHub实战：使用语义预训练模型优化文本分类与信息抽取

报名链接：https://iwenjuan.baidu.com/?code=t8dqsg

或者预约看直播AI快车道-图像语义分割Pro上海场1207

http://www.itdks.com/Home/Act/apply?id=3264&mUid=3104597

课程简介：

1. 飞桨图像分割开发套件PaddleSeg深度解析与应用

由视觉技术部专家介绍PaddleSeg的设计理念和图像分割技术的产业实践经验分享，包括人像扣图、工业质检瑕疵分级、无人驾驶的车道线分割、遥感领域地块分割等工业级场景。

2. PaddleSeg实战——人像分割与工业质检

通过实验课和代码介绍如果通过PaddleSeg数据增强和模型配置来优化人像分割与工业质检场景的分割精度效果。

3. 端到端预训练模型管理与迁移学习工具PaddleHub

整体介绍具备飞桨Master模式端到端预训练模型管理工具PaddleHub，通过案例介绍如何使用丰富的预训练模型与Fine-tune API快速完成模型到产业的落地实践。

4. PaddleHub实战——使用语义预训练模型优化文本分类与信息抽取

以实际新闻分类、快递单信息抽取场景为例，通过PaddleHub丰富的预训练模型和Fine-tune API优化传统NLP任务中文本分类和信息抽取的效果。

关于PaddleSeg与PaddleHub：在计算机视觉领域，图像分割有非常广泛应用的场景。基于这样背景，飞桨开发了图像分割开发套件PaddleSeg，目标是降低开发门槛，更容易实现产业落地。图像分割开发套件基于飞桨的核心框架，主要做了以下方向的建设：一是数据增强，将工业级常用分割算法开放出来；二是在模型层使用模块化的设计，将整个分割的模型拆分成三块，包括骨干网络、分割网络和模型损失函数。拆解之后，可以让这些模块自由组合，能够解决特定场景的问题。三是在训练场景上，PaddleSeg里面做了大量性能方面的优化，在显存优化和预测速度上都做了大量的工作。四是易用性方面，通过实际的项目打磨验证，找到使用过程当中的痛点并且解决掉。训练模型工业级部署，开发套件也做了集成，可以帮助广泛开发者使用。

PaddleHub集成了预训练模型和迁移学习的工具，在最新的升级中增加了两个核心能力：一是自动化调参，基于一键自动超参搜索；二是进一步夯实了一键模型化服务的能力，开发者可以很容易把自己想要用的模型快速变成服务。为了提升易用性，PaddleHub的API采用了高层封装，包含迁移任务、迁移策略和数据处理等，方便开发者使用，在解决了开发效率的问题的同时，保持了灵活性。

关于AI快车道：

百度 AI快车道企业深度学习实战营是百度依托自身深厚的深度学习技术实践经验，面向有 AI 技术需求企业的算法工程师、架构师群体提供的快速应用扶持计划。

计划的学习内容囊括了10套工程实施与深度学习技术落地结合的详细方案，覆盖百度领先的AI技术和业务应用场景的深入剖析，如OCR、精密仪器质检、推荐排序经典场景、遥感图像处理等；源于百度业务实践的深度学习平台飞桨的性能优势、模型优势、生态优势的解读；百度自研和顶级学术会议魁首算法、预训练模型的详细介绍，还有与案例和算法紧密相扣的在线实验，并以“短平快”的课程，进行业务问题定位、框架及算法的快速应用培训，为更多企业带去深度学习技术和经验分享。