案例介绍
项目一：像素级分割疾病诊断
对于疾病图像的精确解读，一直是医疗领域最为关注的领域之一，深度学习领域也对此进行了很多尝试，在医疗领域，U-NET
成为了其中的佼佼者。U-NET 可以将疾病图片进行像素级别的精确分割与解读，并且拥有超高成功率。我们将一起探索 U-NET 对于医疗图像像素及分割的强大作用。
项目二：无人驾驶中的车辆、标志及行人检测
无人驾驶中要面对的首要问题就是对车辆、行人、标志的识别。在深度学习目标检测领域，有很多出色的技术可以帮助我们
实现这一目标，YOLO 就是其中出类拔萃的一种。我们将通过 YOLO 来实现无人驾驶中对于车辆、行人及标志的检测。
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