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
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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】
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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】
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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】
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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]