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【百度】人工智能深度学习第七期-包括视频课、课件以及代码等【外部】
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2024-11-8 07:16:50
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文件名称:
【百度】人工智能深度学习第七期-包括视频课、课件以及代码等【外部】
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文件创建时间:
10-3节OpenPose算法源码分析
13-12节TSDF实战案例
第四模块:mmocr-main.zip381.72M
8-NeuralRecon算法解读
第25章语音识别实战系列
12-6节图相似度论文解读
17-医学糖尿病数据命名实体识别
6-5节基于V3版本进⾏源码解读
1-2节Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
第六模块:mmediting-master.zip107.78M
第2节:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip35.28M
5-14节停⻋场⻋位识别
19-6节YOLO-V3物体检测部署实例
第七模块:mmdetection3d-1.0.0rc0.zip395.05M
4节Diffusion模型解读
第11节:补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip1.81M
7-12节基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
第19章深度学习模型部署与剪枝优化实战
论文
7-11节MaskRcnn网络框架源码详解
19-8节tensorflow-serving实战
notepadplusplus-8-4.exe4.28M
基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip98.58M
21-10节NLP-文本特征方法对比
10-2节姿态估计OpenPose系列算法解读
第7节:Actor-Critic算法分析(A3C).pdf560.29kb
4-1节PyTorch框架介绍与配置安装
17-1节强化学习简介及其应用
pycharm-community-2022.1.2.exe378.78M
6-局部特征关键点匹配实战
25-4节staeganvc2变声器源码实战
16-2节对抗生成网络架构原理与实战解析
第4章深度学习核⼼框架PyTorch
第8节:图像超分辨率重构实战
第5章Opencv图像处理框架实战
1-3节直播1:神经网络结构
11-19节Informer时间序列源码解读
第4节:使用python操作neo4j实例
ANINET源码解读
4-7节LSTM文本分类实战
20-2节PyTorch框架基本处理操作
13-8节NeuralRecon算法解读
ner.zip121.60M
源码、数据集等
多模态文字识别
5-7节图像⾦字塔与轮廓检测
24-1节知识图谱介绍及其应用领域分析
1-5节直播3:Transformer
15-4节AAAI2020顶会算法精讲
11-16节BEV特征空间
6.第六章综合项⽬-物体检测经典算法实战
第8节:医学糖尿病数据命名实体识别
14-Neo4j数据库实战
第7节:starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip485.00M
1.深度估计算法解读
24-3节Neo4j数据库实战
17-7节Actor-Critic算法分析(A3C)
└──视频
第十章:图谱知识抽取实战
CLIP系列
3-3节递归神经网络算法解读
20-4节基于Resnet的医学数据集分类实战
15-5节项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
8-15节第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
8-23节额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
第1章直播回放
8-10节补充:Mask2former源码解读
5-11节图像特征-harris
第24章知识图谱实战系列
20-17节医学糖尿病数据命名实体识别
18-6节ChatGPT
14-3节多模态3D目标检测算法源码解读
11-9节DeformableDetr物体检测源码分析
10-1节课程介绍
mask2former(mmdetection).zip192.38M
课件
第2节:协同过滤与矩阵分解.pdf974.68kb
PPT
第1.2节:知识图谱介绍及其应用领域分析
第23章⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战
5-13节全景图像拼接
8-6节第二模块:基于Unet进行各种策略修改
5-15节答题卡识别判卷
5-16节背景建模
5-17节光流估计
5-18节Opencv的DNN模块
5-19节⽬标追踪
5-2节图像基本操作
5-20节卷积原理与操作
5-21节疲劳检测
5-3节阈值与平滑处理
5-4节图像形态学操作
第11章Transformer实战解读
1-15节直播13:BEITV2-3与Mmlab自监督源码解读
4-4节卷积网络参数解读分析
16-9节基于GAN的图像补全实战
第6章综合项目-物体检测经典算法实战
4-5节图像识别模型与训练策略(重点)
13-9节NeuralRecon项目环境配置
第3章深度学习必备核心算法
人工
,
智能
,
深度
,
学习
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