2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等
40117文件名称： 2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等xxn_共：7.18GB
文件总数量： 202条
压缩文件数量： 0条
压缩文件比： 0%
疑似加密文件： 0条(需要授权播放的文件)
文件创建时间：
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/6_综合项目-物体检测经典算法实战】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/5_Opencv图像处理框架实战】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/4_MMLAB实战系列】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/3_深度学习核心框架PyTorch】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/2_深度学习必备核心算法】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/1_直播课回放】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/10_图神经网络实战】
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/9_MedicalTrasnformer论文解读】
6-拓展应用分析.mp4.mp4
5-位置编码的作用与效果.mp4.mp4
4-论文公式计算分析.mp4.mp4
3-网络结构计算流程概述.mp4.mp4
2-核心思想分析.mp4.mp4
1-论文整体分析.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/8_detr目标检测源码解读】
9-损失函数与预测输出1.mp4.mp4
8-输出预测结果1.mp4.mp4
7-Decoder层操作与计算1.mp4.mp4
6-编码层作用方法1.mp4.mp4
5-mask与编码模块1.mp4.mp4
4-backbone特征提取模块1.mp4.mp4
3-位置编码作用分析2.mp4.mp4
2-数据处理与dataloader2.mp4.mp4
1-项目环境配置解读2.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/7_基于Transformer的detr目标检测算法】
5-训练过程的策略1.mp4.mp4
4-注意力机制的作用方法1.mp4.mp4
3-位置信息初始化query向量1.mp4.mp4
2-整体网络架构分析1.mp4.mp4
1-DETR目标检测基本思想解读1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/6_swintransformer源码解读】
8-输出层概述1.mp4.mp4
7-各block计算方法解读1.mp4.mp4
6-patchmerge下采样操作1.mp4.mp4
5-窗口位移模块细节分析1.mp4.mp4
4-基础attention计算模块1.mp4.mp4
3-数据按window进行划分计算1.mp4.mp4
2-图像数据patch编码1.mp4.mp4
1-数据与环境配置解读1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/5_swintransformer算法原理解析】
9-下采样操作实现方法1.mp4.mp4
8-整体网络架构整合1.mp4.mp4
7-偏移细节分析及其计算量概述1.mp4.mp4
6-窗口偏移操作的实现1.mp4.mp4
5-基于窗口的注意力机制解读1.mp4.mp4
4-获取各窗口输入特征1.mp4.mp4
3-一个block要完成的任务1.mp4.mp4
2-要解决的问题及其优势分析1.mp4.mp4
10-分层计算方法1.mp4.mp4
1-swintransformer整体概述1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/4_VIT算法模型源码解读】
4-输出层计算结果1.mp4.mp4
3-注意力机制计算1.mp4.mp4
2-输入序列构建方法解读1.mp4.mp4
1-项目配置说明1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/3_Transformer在视觉中的应用VIT算法】
7-TNT模型细节分析1.mp4.mp4
6-位置编码与TNT模型1.mp4.mp4
5-计算公式解读1.mp4.mp4
4-CNN遇到的问题与窘境1.mp4.mp4
3-VIT整体架构解读1.mp4.mp4
2-对图像数据构建patch序列1.mp4.mp4
1-transformer发家史介绍1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/2_自然语言处理通用框架BERT原理解读】
9-BERT模型训练方法.mp4.mp4
8-transformer整体架构梳理.mp4.mp4
7-位置编码与多层堆叠1.mp4.mp4
6-Multi-head的作用1.mp4.mp4
5-特征分配与softmax机制1.mp4.mp4
4-self-attention计算方法1.mp4.mp4
3-注意力机制的作用1.mp4.mp4
2-传统解决方案遇到的问题1.mp4.mp4
10-训练实例.mp4.mp4
1-BERT任务目标概述.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/1_课程介绍】
课程介绍1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/14_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战】
3-训练BERT中文分类模型1.mp4.mp4
2-读取处理自己的数据集1.mp4.mp4
1-中文分类数据与任务概述1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/13_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例】
tfrecord制作1.mp4.mp4
9-mask机制1.mp4.mp4
8-加入位置编码特征1.mp4.mp4
7-加入额外编码特征1.mp4.mp4
6-Embedding层的作用1.mp4.mp4
4-数据预处理模块1.mp4.mp4
3-数据读取模块1.mp4.mp4
2-项目参数配置1.mp4.mp4
12-训练BERT模型1.mp4.mp4
11-完成Transformer模块构建1.mp4.mp4
10-构建QKV矩阵1.mp4.mp4
1-BERT开源项目简介1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/12_局部特征关键点匹配实战】
9-精细化调整方法与实例1.mp4.mp4
8-完成基础匹配模块1.mp4.mp4
7-粗粒度匹配过程1.mp4.mp4
6-cross关系计算方法实例1.mp4.mp4
5-特征融合模块实现方法1.mp4.mp4
4-注意力机制的作用与效果分析1.mp4.mp4
3-backbone特征提取模块1.mp4.mp4
2-DEMO效果演示1.mp4.mp4
11-通过期望计算最终输出1.mp4.mp4
10-得到精细化输出结果1.mp4.mp4
1-项目与参数配置解读1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/11_商汤LoFTR算法解读】
9-基于期望预测最终位置.mp4.mp4
8-细粒度匹配的作用与方法.mp4.mp4
7-特征图拆解操作.mp4.mp4
6-粗粒度匹配过程与作用.mp4.mp4
5-transformer构建匹配特征.mp4.mp4
4-CrossAttention的作用与效果.mp4.mp4
3-整体流程梳理分析.mp4.mp4
2-特征匹配的基本流程分析.mp4.mp4
10-总结分析.mp4.mp4
1-特征匹配的应用场景.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/9_2022论文必备-Transformer实战系列/10_MedicalTransformer源码解读】
7-局部特征提取与计算1.mp4.mp4
6-注意力计算过程与方法1.mp4.mp4
5-位置编码向量解读1.mp4.mp4
4-AxialAttention实现过程1.mp4.mp4
3-基本处理操作1.mp4.mp4
2-医学数据介绍与分析1.mp4.mp4
1-项目环境配置1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/7_基础补充-Resnet模型及其应用实例】
7-网络整体流程与训练演示.mp4.mp4
6-特征图升维与降采样操作.mp4.mp4
5-残差网络的shortcut操作.mp4.mp4
4-Resnet网络前向传播.mp4.mp4
3-dataloader加载数据集.mp4.mp4
2-Resnet网络架构原理分析.mp4.mp4
1-医学疾病数据集介绍.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/6_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读】
7-MetaLearn与输出.mp4.mp4
6-特征图生成.mp4.mp4
5-损失函数的目的.mp4.mp4
4-注意力机制模块打造.mp4.mp4
3-模型编码与解码结构.mp4.mp4
2-数据集配置与读取.mp4.mp4
1-论文概述与环境配置.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/5_视频异常检测算法与元学习】
7-MAML算法流程解读.mp4.mp4
6-如何找到合适的初始化参数.mp4.mp4
5-学习能力与参数定义.mp4.mp4
4-Meta-Learn要解决的问题.mp4.mp4
3-预测与常见问题.mp4.mp4
2-基本思想与流程分析.mp4.mp4
1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/4_基于3D卷积的视频分析与动作识别】
7-训练网络模型.mp4.mp4
6-3D卷积网络所涉及模块.mp4.mp4
5-数据Batch制作方法.mp4.mp4
4-视频数据预处理方法.mp4.mp4
3-测试效果与项目配置.mp4.mp4
2-UCF101动作识别数据集简介.mp4.mp4
1-3D卷积原理解读.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/3_slowfast源码详细解读】
9-resnetBolock操作1.mp4.mp4
8-slow与fast特征图拼接操作1.mp4.mp4
7-分别计算特征图输出结果1.mp4.mp4
6-slow与fast分别执行采样操作1.mp4.mp4
5-图像数据所需预处理方法1.mp4.mp4
4-数据与标签读取实例1.mp4.mp4
3-dataloader数据遍历方法1.mp4.mp4
2-数据处理概述1.mp4.mp4
10-RoiAlign与输出层1.mp4.mp4
1-模型所需配置文件参数读取1.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/2_slowfast项目环境配置与配置文件】
8-完成视频分帧操作.mp4.mp4
7-视频数据集切分操作.mp4.mp4
6-训练所需视频数据准备.mp4.mp4
5-训练所需标签文件说明.mp4.mp4
4-测试DEMO演示1.mp4.mp4
3-配置文件作用解读.mp4.mp4
2-目录各文件分析.mp4.mp4
1-环境基本配置解读.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/8_行为识别实战/1_slowfast算法知识点通俗解读】
5-特征融合模块与总结分析.mp4.mp4
4-模型网络结构设计.mp4.mp4
3-数据采样曾的作用.mp4.mp4
2-核心网络结构模块分析.mp4.mp4
1-slowfast核心思想解读.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/9_物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置】
0-开源项目数据集.mp4.mp4
0-参数配置.mp4.mp4
0-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/8_医学心脏视频数据集分割建模实战】
6-补充：R(2plus1)D处理方法分析.mp4.mp4
5-补充：视频数据源特征处理方法概述.mp4.mp4
4-文献报告分析.mp4.mp4
3-任务流程解读.mp4.mp4
2-项目基本配置参数.mp4.mp4
1-数据集与任务概述.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/7_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战】
5-分割模型训练.mp4.mp4
4-ASPP层特征融合.mp4.mp4
3-网络前向传播流程.mp4.mp4
2-项目参数与数据集读取.mp4.mp4
1-PascalVoc数据集介绍.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/6_deeplab系列算法】
6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4.mp4
5-ASPP特征融合策略.mp4.mp4
4-SPP层的作用.mp4.mp4
3-感受野的意义.mp4.mp4
2-空洞卷积的作用.mp4.mp4
1-deeplab分割算法概述.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/5_U2NET显著X检测实战】
5-损失函数与应用效果.mp4.mp4
4-解码器输出结果.mp4.mp4
3-编码器模块解读.mp4.mp4
2-显著X检测任务与目标概述.mp4.mp4
1-任务目标与网络整体介绍.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/4_unet医学细胞分割实战】
6-模型效果验证.mp4.mp4
5-迭代完成整个模型计算任务.mp4.mp4
4-特征融合方法演示.mp4.mp4
3-Debug模式演示网络计算流程.mp4.mp4
2-数据增强工具.mp4.mp4
1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/3_Unet系列算法讲解】
4-后续升级版本介绍.mp4.mp4
3-Unet升级版本改进.mp4.mp4
2-网络计算流程.mp4.mp4
1-Unet网络编码与解码过程.mp4.mp4
目录：【2022年人工智能P5第5期-含MMLAB实战系列、行为识别实战等/7_图像分割实战/2_卷积神经网络原理与参数解读】
9-1整体网络架构.mp4.mp4
8-池化层的作用.mp4.mp4
7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4
6-边缘填充方法.mp4.mp4
5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4
4-得到特征图表示.mp4.mp4
3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4
2-卷积的作用.mp4.mp4
12-感受野的作用.mp4.mp4
11-残差网络Resnet.mp4.mp4
10-VGG网络架构.mp4.mp4
1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4
你好，请问这个课程 有更全的版本吗？ 谢谢
页:
[1]