视频更新｜斯坦福CS231n深度学习与计算机视觉课时27-图像分割与注意力模型（下）

本文为斯坦福大学CS231N课程的中文视频第27课时，已获得斯坦福大学Andrej Karpathy教授的授权翻译与发表。大数据文摘作品，未经授权禁止转载，转载具体要求见文末。

大数据文摘&北邮模式识别实验室 联合制作

编者按：

本节主要内容为“深度学习之计算机视觉——图像分割与注意力模型（下）”。本课先介绍了googlenet，又讲述了计算机视觉中的高级任务“图像分割”，包括语义分割与实例分割，其中提到了上采样与反卷积。还提到了“看图说话”问题的解决办法，通过注意力模型完成不同区域的不同权重划分，比较好地解决此类问题。文章内容为斯坦福CS231N系列，供有兴趣的读者感受、学习。

斯坦福大学CS231N课程是深度学习与计算机视觉方面的经典教程，业界评价很高。之前也有国内朋友做一些零星的翻译，为了与更多读者分享高品质内容，大数据文摘和北邮模式识别实验室共同组织了强大的翻译团队，对笔记和视频进行了系统全面的翻译，并以每周一期的速度陆续推出。

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我们欢迎更多感兴趣的志愿者加入我们，一起交流学习。所有译者均为志愿者，如果你和我们一样，是有能力、愿分享的朋友，请加入我们。在大数据文摘后台回复“志愿者”，了解更多。

同时，大数据文摘之前已获得授权的斯坦福课程另外一个系列斯坦福大学CS224d课程【深度学习与自然语言处理】课程笔记翻译和视频汉化工作也在进行，我们将继续推送后续内容及课程视频，敬请关注。

视频概览

以下为课程的部分视频试听导读图。完整视频会在网易云课堂大数据文摘频道上放出，每周二上午8点更新，请大家点击文末左下角“阅读原文”关注更新。

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