2021年，图像分割在这个领域杀疯了！！！
最近后台有收到很多粉丝反馈
其中专业类问题问的最多的就是:图像分割该怎么学？
”对图像分割一头雾水，实验室就只有自己做这个方向，导师还没有数据集，什么建设性的意见都没有；只能自己在网上找开源数据集，核心论文何时能发表，毕业遥遥无期......”
“导师说要看论文，但是光看和调代码感觉又学不到东西，他甚至要我们从里面找新方法和新模型，但是现在什么都还没开始学（包括机器学习深度学习，这些都是下学期的课程了）想弃坑了”
"尝试复现了几篇论文，可一换数据集，模型就跑不动了，想优化无从下手,怎么才能把代码迁移到自己的项目？"
“2021年了，还能继续魔改U-Net，水论文毕业吗？”
anyway，针对粉丝们以上种种问题，今天来做一个系统的解答。
图像分割如何从入门到发paper？
大部分同学本科并没有接触过科研项目，因此进入到研究生阶段后，很难在极为紧张的学习时间内发表高质量高水平学术论文。这个问题可以分为两部分来解答
1、入门
图像分割涉及到的知识范围极广，包括数学、图像、计算机等理论和实践知识。
对于刚上研究生的同学第一个难题就是不知道从哪学起，学哪些，以及该怎么学？
问导师，导师可能就丢给你几篇论文，让你自己琢磨，连数据集都没有，就要你做实验。如果你去百度上检索也是一团乱麻，都是一些零散的建议，如何系统性学习？
这里我给大家整理了一下，入门图像分割领域需要用到的知识以及学习路线。
2、发paper
大部分同学发论文最大的阻碍就是在论文复现后面这个环节：如何找到创新点，以及如何优化模型？
这里面涉及到的环节要复杂很多，论文的实验部分需要多个数据集支撑，展现模型的鲁棒性。然而，各个数据集间往往具有很大差距，如何实现多模型和多数据集的轻松替换?
不同场景下应该选择哪些数据增强？不同的损失函数原理，她们适用于哪些场景? loss函数，包括Lovasz-softmax，DiceLoss，BCELoss；算法模型的优化策略：算法的训练和测试过程怎样设计？学习率怎么优化？
怎么把代码经验迁移到自己的项目上？这些问题全部说完可以出一本书了.........
为了帮助大家更高效的学会优化模型，发paper，今天我特地邀请来一位图像分割专业大牛，以实验级编码要求和设计规范，教大家学会做实验，跑项目，发高质量paper！
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ps：若二维码扫描失败，添加（微信号deepshare0720），备注“图像分割”即可。