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2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等
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文件名称:
2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等xxn_共:7.18GB
文件总数量:
202条
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文件创建时间:
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/9_2022论文必备-Transformer实战系列】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/8_行为识别实战】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/7_图像分割实战】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/6_综合项目-物体检测经典算法实战】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/5_Opencv图像处理框架实战】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/4_MMLAB实战系列】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/3_深度学习核心框架PyTorch】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/2_深度学习必备核心算法】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/1_直播课回放】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/10_图神经网络实战】
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [56.52MB]
5-位置编码的作用与效果.mp4.mp4 [46.54MB]
4-论文公式计算分析.mp4.mp4 [46.92MB]
3-网络结构计算流程概述.mp4.mp4 [44.46MB]
2-核心思想分析.mp4.mp4 [54.26MB]
1-论文整体分析.mp4.mp4 [23.72MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [41.18MB]
8-输出预测结果1.mp4.mp4 [41.19MB]
7-Decoder层操作与计算1.mp4.mp4 [30.08MB]
6-编码层作用方法1.mp4.mp4 [42.77MB]
5-mask与编码模块1.mp4.mp4 [34.68MB]
4-backbone特征提取模块1.mp4.mp4 [35.53MB]
3-位置编码作用分析2.mp4.mp4 [47.85MB]
2-数据处理与dataloader2.mp4.mp4 [63.98MB]
1-项目环境配置解读2.mp4.mp4 [40.33MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [28.34MB]
4-注意力机制的作用方法1.mp4.mp4 [20.78MB]
3-位置信息初始化query向量1.mp4.mp4 [19.90MB]
2-整体网络架构分析1.mp4.mp4 [31.54MB]
1-DETR目标检测基本思想解读1.mp4.mp4 [19.27MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [41.11MB]
7-各block计算方法解读1.mp4.mp4 [27.90MB]
6-patchmerge下采样操作1.mp4.mp4 [25.23MB]
5-窗口位移模块细节分析1.mp4.mp4 [36.81MB]
4-基础attention计算模块1.mp4.mp4 [27.58MB]
3-数据按window进行划分计算1.mp4.mp4 [31.45MB]
2-图像数据patch编码1.mp4.mp4 [37.62MB]
1-数据与环境配置解读1.mp4.mp4 [59.59MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [22.24MB]
8-整体网络架构整合1.mp4.mp4 [20.88MB]
7-偏移细节分析及其计算量概述1.mp4.mp4 [20.41MB]
6-窗口偏移操作的实现1.mp4.mp4 [24.27MB]
5-基于窗口的注意力机制解读1.mp4.mp4 [29.52MB]
4-获取各窗口输入特征1.mp4.mp4 [18.99MB]
3-一个block要完成的任务1.mp4.mp4 [17.36MB]
2-要解决的问题及其优势分析1.mp4.mp4 [22.32MB]
10-分层计算方法1.mp4.mp4 [21.70MB]
1-swintransformer整体概述1.mp4.mp4 [14.75MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [37.72MB]
3-注意力机制计算1.mp4.mp4 [28.03MB]
2-输入序列构建方法解读1.mp4.mp4 [29.80MB]
1-项目配置说明1.mp4.mp4 [43.27MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [27.54MB]
6-位置编码与TNT模型1.mp4.mp4 [25.20MB]
5-计算公式解读1.mp4.mp4 [24.10MB]
4-CNN遇到的问题与窘境1.mp4.mp4 [22.34MB]
3-VIT整体架构解读1.mp4.mp4 [24.32MB]
2-对图像数据构建patch序列1.mp4.mp4 [22.17MB]
1-transformer发家史介绍1.mp4.mp4 [15.83MB]
目录:【2022年GP人工智能第5期-含图神经网络实战、Opencv图像处理等/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 [20.58MB]
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