【资源目录】:
├──00 资料
| ├──1.第一章 直播回放
| | ├──1-1 节开班典礼
| | ├──1-10 节直播7：半监督物体检测
| | ├──1-11 节直播8：基于图模型的时间序列预测
| | ├──1-12 节直播9：图像定位与检索
| | ├──1-13 节直播10：近期内容补充
| | ├──1-14 节直播11文本生成GPT系列
| | ├──1-15 节直播12：异构图神经网络
| | ├──1-16 节直播13：BEV特征空间
| | ├──1-17 节补充：BevFormer源码解读
| | ├──1-18 节直播14：知识蒸馏
| | ├──1-3 节直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
| | ├──1-4 节卷积神经网络
| | ├──1-5 节直播3：Transformer架构
| | ├──1-6 节直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例
| | ├──1-7 节直播5：YOLO系列（V7）算法解读
| | ├──1-8 节直播6：分割模型Maskformer系列
| | └──1-9 节补充：Mask2former源码解读
| ├──10.第一十章 图神经⽹络实战
| | ├──3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
| | ├──4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
| | ├──5-图注意力机制与序列图模型
| | ├──6-图相似度论文解读
| | ├──7-图相似度计算实战
| | ├──8-基于图模型的轨迹估计
| | ├──9-图模型轨迹估计实战
| | ├──第二章：图卷积GCN模型
| | └──第一章：图神经网络基础
| ├──11.第一十一章 3D点云实战
| | ├──第1节：3D点云应用领域分析
| | ├──第2节：3D点云PointNet算法
| | ├──第3节：PointNet项目实战
| | ├──第5节：点云补全PF-Net论文解读
| | ├──第6节：点云补全实战解读
| | ├──第7节：点云配准及其案例实战
| | └──第8节：基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
| ├──12.第一十二章 ⽬标追踪与姿态估计实战
| | ├──第五六七章：YOLO目标检测
| | ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例
| | ├──第二章：OpenPose算法源码分析.zip 243.86M
| | ├──第三章：Deepsort算法知识点解读.pdf 1.58M
| | ├──第四章：Deepsort源码解读.zip 107.90M
| | ├──第一章：姿态估计OpenPose系列算法解读.pdf 2.42M
| | ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
| | └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
| ├──13.第一十三章 ⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战
| | ├──1.深度估计算法解读
| | ├──10-NeuralRecon项目源码解读
| | ├──11-TSDF算法与应用
| | ├──12-TSDF实战案例
| | ├──13-轨迹估计算法与论文解读
| | ├──14-轨迹估计预测实战
| | ├──15-特斯拉无人驾驶解读
| | ├──2.深度估计项目实战
| | ├──3-车道线检测算法与论文解读
| | ├──4-基于深度学习的车道线检测项目实战
| | ├──5-商汤LoFTR算法解读
| | ├──6-局部特征关键点匹配实战
| | ├──7-三维重建应用与坐标系基础
| | ├──8-NeuralRecon算法解读
| | └──9-NeuralRecon项目环境配置
| ├──14.第一十四章 对比学习与多模态任务实战
| | ├──ANINET源码解读
| | ├──CLIP系列
| | ├──对比学习算法与实例
| | ├──多模态3D目标检测算法源码解读
| | └──多模态文字识别
| ├──15.第一十五章 缺陷检测实战
| | ├──PyTorch基础
| | ├──Resnet分类实战
| | ├──第1-4章：YOLOV5缺陷检测
| | ├──第11-12章：deeplab
| | ├──第6-8章：Opencv各函数使用实例
| | ├──DeepLab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程.zip 3.58G
| | ├──第10章：基于视频流水线的Opnecv缺陷检测项目.zip 13.96M
| | ├──第5章：Semi-supervised布料缺陷检测实战.zip 212.33M
| | └──第9章：基于Opencv缺陷检测项目实战.zip 11.38M
| ├──16.第一十六章 ⾏⼈重识别实战
| | ├──第1节：行人重识别原理及其应用
| | ├──第2节：基于注意力机制的ReId模型论文解读
| | ├──第3节：基于Attention的行人重识别项目实战
| | ├──第4节：经典会议算法精讲（特征融合）
| | ├──第5节：项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
| | ├──第6节：旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
| | └──第7节：基于拓扑图的行人重识别项目实战
| ├──17.第一十七章 对抗⽣成⽹络实战
| | ├──第4节：stargan论文架构解析
| | ├──第6节：基于starganvc2的变声器论文原理解读
| | ├──第8节：图像超分辨率重构实战
| | ├──第9节：基于GAN的图像补全实战
| | ├──cyclegan.pdf 2.67M
| | ├──static.zip 1.26M
| | ├──第2节：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M
| | ├──第3节：基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip 1.60G
| | ├──第5节：stargan项目实战及其源码解读.zip 869.44M
| | └──第7节：starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip 485.00M
| ├──18.第一十八章 强化学习实战系列
| | ├──第1节：强化学习简介及其应用.pdf 738.65kb
| | ├──第2节：PPO算法与公式推导.pdf 899.22kb
| | ├──第3节：策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip 4.34M
| | ├──第4节：DQN算法.pdf 1.43M
| | ├──第5节：DQN算法实例演示.zip 1.98kb
| | ├──第7节：Actor-Critic算法分析(A3C).pdf 560.29kb
| | └──第8节：A3C算法玩转超级马里奥.zip 97.62M
| ├──19.第一十九章 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
| | ├──1 节GPT系列生成模型
| | ├──2 节GPT建模与预测流程
| | ├──3 节CLIP系列
| | ├──4 节Diffusion模型解读
| | ├──5 节Dalle2及其源码解读
| | └──6 节ChatGPT
| ├──2.第二章 深度学习必备核⼼算法
| | └──课件
| ├──20.第二十章 面向医学领域的深度学习实战
| | ├──1-神经网络算法PPT
| | ├──10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
| | ├──11-YOLO系列物体检测算法原理解读
| | ├──12-基于YOLO5细胞检测实战
| | ├──13-知识图谱原理解读
| | ├──14-Neo4j数据库实战
| | ├──15-基于知识图谱的医药问答系统实战
| | ├──17-医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──4-基于Resnet的医学数据集分类实战
| | ├──5-图像分割及其损失函数概述
| | ├──6-Unet系列算法讲解
| | ├──7-unet医学细胞分割实战
| | ├──8-deeplab系列算法
| | ├──9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| | ├──16-词向量模型与RNN网络架构.zip 2.15M
| | ├──2-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
| | └──3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
| ├──21.第二十一章 深度学习模型部署与剪枝优化实战
| | ├──tensorRT
| | ├──嵌入式AI
| | ├──Docker使用命令.zip 7.83M
| | ├──Mobilenet.pdf 2.41M
| | ├──mobilenetv3.py 7.31kb
| | ├──pytorch-slimming.zip 356.43M
| | ├──PyTorch模型部署实例.zip 102.80kb
| | ├──TensorFlow-serving.zip 2.96M
| | ├──YOLO部署实例.zip 876.45M
| | └──剪枝算法.pdf 504.02kb
| ├──22.第二十二章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
| | ├──第八章：GPT训练与预测部署流程
| | ├──第二章：Transformer工具包基本操作实例解读
| | ├──第九章：文本摘要建模
| | ├──第六章：文本预训练模型构建实例
| | ├──第七章：GPT系列算法
| | ├──第三章：transformer原理解读
| | ├──第十一章：补充Huggingface数据集制作方法实例
| | ├──第十章：图谱知识抽取实战
| | ├──第四章：BERT系列算法解读
| | ├──第五章：文本标注工具与NER实例
| | └──第一章：Huggingface与NLP介绍解读
| ├──23.第二十三章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战
| | ├──课后作业
| | └──课件、源码
| ├──24.第二十四章 ⾃然语⾔处理经典案例实战
| | ├──NLP常用工具包
| | ├──课后作业
| | ├──课件
| | └──源码、数据集等
| ├──25.第二十五章 知识图谱实战系列
| | ├──第1.2节：知识图谱介绍及其应用领域分析
| | ├──第3节：Neo4j数据库实战
| | ├──第4节：使用python操作neo4j实例
| | ├──第5节：基于知识图谱的医药问答系统实战
| | ├──第6节：文本关系抽取实践
| | ├──第7节：金融平台风控模型实践
| | └──第8节：医学糖尿病数据命名实体识别
| ├──26.第二十六章 语⾳识别实战系列
| | ├──PPT
| | ├──论文
| | ├──变声器pytorch-StarGAN-VC2.zip 484.93M
| | ├──语音分离Conv-TasNet.zip 84.38M
| | ├──语音合成tacotron2实战.zip 302.43M
| | └──语音识别LAS模型.zip 420.12M
| ├──27.第二十七章 推荐系统实战系列
| | ├──第10节：基于统计分析的电影推荐
| | ├──第3节：音乐推荐系统实战
| | ├──第4节：Neo4j数据库实例
| | ├──第11节：补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip 1.81M
| | ├──第1节：推荐系统介绍.pdf 1.50M
| | ├──第2节：协同过滤与矩阵分解.pdf 974.68kb
| | ├──第5节：基于知识图谱的电影推荐实战.zip 160.61M
| | ├──第6节：FM与DeepFM算法.pdf 759.61kb
| | ├──第7节：DeepFM算法实战.zip 1.16M
| | ├──第8节：推荐系统常用工具包演示.zip 129.35M
| | └──第9节：基于文本数据的推荐实例.zip 254.77M
| ├──28.第二十八章 AI课程所需安装软件教程
| | ├──Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe 467.49M
| | ├──cuda_11.3.0_465.89_win10.exe 2.68G
| | ├──mmcv_full-1.4.7-cp38-cp38-win_amd64.whl 12.75M
| | ├──notepadplusplus-8-4.exe 4.28M
| | ├──pycharm-community-2022.1.2.exe 378.78M
| | ├──torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 2.27G
| | ├──torchvision-0.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 3.04M
| | └──VisualStudioSetup.exe 1.60M
| ├──29.第二十九章 额外补充
| | ├──ACMIX(卷积与注意力结合)
| | ├──ConvNeXt
| | ├──Coordinate_attention
| | ├──GCNET(全局特征融合)
| | ├──mobileone(提速)
| | ├──SPD-Conv
| | ├──SPPCSPC(替换SPP)
| | ├──gc(2).py 5.67kb
| | └──gc.py 5.67kb
| ├──3.第三章 深度学习核⼼框架PyTorch
| | ├──flask预测.zip 712.05M
| | ├──第八章：对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M
| | ├──第二,三章：神经网络实战分类与回归任务.zip 15.82M
| | ├──第六章：DataLoader自定义数据集制作.zip 594.02M
| | ├──第七章：LSTM文本分类实战.zip 31.53M
| | ├──第四章：卷积网络参数解读.zip 33.37M
| | └──第五章：图像识别模型与训练策略（重点）.zip 449.77M
| ├──4.第四章 MMLAB实战系列
| | ├──DeformableDetr算法解读
| | ├──KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
| | ├──OCR算法解读
| | ├──mask2former(mmdetection).zip 192.38M
| | ├──ner.zip 121.60M
| | ├──第八模块：mmrazor-模型蒸馏.zip 1.00G
| | ├──第二模块：mmsegmentation-0.20.2.zip 2.80G
| | ├──第二模块：MPViT-main.zip 924.77M
| | ├──第九模块：mmaction2-master.zip 827.76M
| | ├──第六模块：mmediting-master.zip 107.78M
| | ├──第七模块：mmdetection3d-1.0.0rc0.zip 395.05M
| | ├──第三模块：mmdetection-master.zip 1.46G
| | ├──第四模块：mmocr-main.zip 381.72M
| | ├──第五模块：mmgeneration-master.zip 746.81M
| | └──第一模块：mmclassification-master.zip 912.00M
| ├──5.第五章 Opencv图像处理框架实战
| | ├──课件
| | └──源码资料
| ├──6.第六章 综合项⽬-物体检测经典算法实战
| | ├──YOLO系列（PyTorch）
| | ├──CenterNet.pdf 8.83M
| | ├──detr目标检测源码解读.zip 108.29kb
| | ├──EfficientDet.pdf 780.70kb
| | ├──EfficientDet.zip 80.48M
| | ├──EfficientNet.pdf 943.23kb
| | ├──json2yolo.py 1.48kb
| | ├──yolov7-main.zip 337.57M
| | ├──第十二章：基于Transformer的detr目标检测算法.pdf 885.69kb
| | └──物体检测.pdf 1.38M
| ├──7.第七章 图像分割实战
| | ├──第1节：图像分割算法
| | ├──第2节：卷积网络
| | ├──第3节：Unet系列算法讲解
| | ├──第4节：unet医学细胞分割实战
| | ├──第6节：deeplab系列算法
| | ├──第7节：基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| | ├──第8节：基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
| | ├──基于Resnet的医学数据集分类实战
| | ├──f112c9fda85536ee3eba662c9043e683.bat 0.07kb
| | ├──mask-rcnn.pdf 989.98kb
| | ├──MaskRcnn网络框架源码详解.zip 1.14G
| | ├──PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
| | ├──R(2+1)D网络.pdf 507.15kb
| | ├──第5节：U-2-Net.zip 636.25M
| | ├──基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip 439.38M
| | └──图像识别核心模块实战解读.zip 336.95M
| ├──8.第八章 行为识别实战
| | ├──slowfast-add
| | ├──基础补充-Resnet模型及其应用实例
| | ├──1-slowfast算法知识点通俗解读.pdf 572.31kb
| | ├──4-基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip 845.84M
| | ├──5-视频异常检测算法与元学习.pdf 1.15M
| | ├──6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读.zip 243.75M
| | ├──slowfast论文.pdf 1.45M
| | ├──基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M
| | └──基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M
| └──9.第九章 2022论⽂必备-Transformer实战系列
| | └──transformer系列
├──01 直播课回放
| ├──01 开班典礼
| | └──01 开班典礼.mp4 1.04G
| ├──02 Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
| | └──01 Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4 96.02M
| ├──03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
| | └──01 深度学习核心算法-神经网络与卷积网络.mp4 370.69M
| ├──04 直播2：卷积神经网络
| | └──01 卷积神经网络.mp4 414.75M
| ├──05 直播3：Transformer架构
| | └──01 Transformer架构.mp4 365.08M
| ├──06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例
| | └──01 Transfomer在视觉任务中的应用实例.mp4 661.46M
| ├──07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读
| | └──01 YOLO系列（V7）算法解读.mp4 392.52M
| ├──08 直播6：分割模型Maskformer系列
| | └──01 分割模型Maskformer系列.mp4 570.91M
| ├──09 补充：Mask2former源码解读
| | ├──01 Backbone获取多层级特征.mp4 27.89M
| | ├──02 多层级采样点初始化构建.mp4 33.82M
| | ├──03 多层级输入特征序列创建方法.mp4 33.71M
| | ├──04 偏移量与权重计算并转换.mp4 37.60M
| | ├──05 Encoder特征构建方法实例.mp4 40.05M
| | ├──06 query要预测的任务解读.mp4 36.21M
| | ├──07 Decoder中的AttentionMask方法.mp4 40.02M
| | ├──08 损失模块输入参数分析.mp4 31.76M
| | ├──09 标签分配策略解读.mp4 33.32M
| | ├──10 正样本筛选损失计算.mp4 32.51M
| | ├──11 标签分类匹配结果分析.mp4 49.34M
| | ├──12 最终损失计算流程.mp4 41.44M
| | └──13 汇总所有损失完成迭代.mp4 28.48M
| ├──10 直播7：半监督物体检测
| | └──01 半监督物体检测.mp4 606.03M
| ├──11 直播8：基于图模型的时间序列预测
| | └──01 基于图模型的时间序列预测.mp4 911.17M
| ├──12 直播9：图像定位与检索
| | └──01 图像定位与检索.mp4 717.84M
| ├──13 直播10：近期内容补充
| | └──01 近期内容补充.mp4 725.35M
| ├──14 直播11：文本生成GPT系列
| | └──01 文本生成GPT系列.mp4 307.00M
| ├──15 直播12：异构图神经网络
| | └──01 异构图神经网络.mp4 527.75M
| ├──16 直播13：BEV特征空间
| | └──01 BEV特征空间.mp4 384.59M
| ├──17 补充：BevFormer源码解读
| | ├──01 环境配置方法解读.mp4 34.17M
| | ├──02 数据集下载与配置方法.mp4 41.44M
| | ├──03 特征提取以及BEV空间初始化.mp4 33.67M
| | ├──04 特征对齐与位置编码初始化.mp4 33.90M
| | ├──05 Reference初始点构建.mp4 29.37M
| | ├──06 BEV空间与图像空间位置对应.mp4 29.38M
| | ├──07 注意力机制模块计算方法.mp4 30.62M
| | ├──08 BEV空间特征构建.mp4 26.80M
| | ├──09 Decoder要完成的任务分析.mp4 26.51M
| | ├──10 获取当前BEV特征.mp4 28.58M
| | ├──11 Decoder级联校正模块.mp4 33.43M
| | └──12 损失函数与预测可视化.mp4 41.28M
| ├──18 直播14：知识蒸馏
| | └──01 知识蒸馏.mp4 354.30M
| └──19 直播15：六期总结与论文简历
| | └──01 六期总结与论文简历.mp4 289.93M
├──02 深度学习必备核心算法
| ├──01 神经网络算法解读
| | └──01 神经网络算法解读.mp4 415.30M
| ├──02 卷积神经网络算法解读
| | └──01 卷积神经网络算法解读.mp4 325.31M
| └──03 递归神经网络算法解读
| | └──01 递归神经网络算法解读.mp4 271.82M
├──03 深度学习核心框架PyTorch
| ├──01 PyTorch框架介绍与配置安装
| | ├──01 PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4 28.86M
| | └──02 CPU与GPU版本安装方法解读.mp4 69.56M
| ├──02 使用神经网络进行分类任务
| | ├──01 数据集与任务概述.mp4 35.61M
| | ├──02 基本模块应用测试.mp4 36.42M
| | ├──03 网络结构定义方法.mp4 43.97M
| | ├──04 数据源定义简介.mp4 29.45M
| | ├──05 损失与训练模块分析.mp4 32.01M
| | ├──06 训练一个基本的分类模型.mp4 42.01M
| | └──07 参数对结果的影响.mp4 39.23M
| ├──03 神经网络回归任务-气温预测
| | └──01 神经网络回归任务-气温预测.mp4 154.93M
| ├──04 卷积网络参数解读分析
| | ├──01 输入特征通道分析.mp4 33.69M
| | ├──02 卷积网络参数解读.mp4 24.75M
| | └──03 卷积网络模型训练.mp4 41.99M
| ├──05 图像识别模型与训练策略（重点）
| | ├──01 任务分析与图像数据基本处理.mp4 31.96M
| | ├──02 数据增强模块.mp4 30.83M
| | ├──03 数据集与模型选择.mp4 36.14M
| | ├──04 迁移学习方法解读.mp4 34.10M
| | ├──05 输出层与梯度设置.mp4 47.38M
| | ├──06 输出类别个数修改.mp4 40.46M
| | ├──07 优化器与学习率衰减.mp4 41.29M
| | ├──08 模型训练方法.mp4 39.99M
| | ├──09 重新训练全部模型.mp4 43.25M
| | └──10 测试结果演示分析.mp4 91.09M
| ├──06 DataLoader自定义数据集制作
| | ├──01 Dataloader要完成的任务分析.mp4 29.00M
| | ├──02 图像数据与标签路径处理.mp4 37.60M
| | ├──03 Dataloader中需要实现的方法分析.mp4 33.96M
| | └──04 实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4 63.88M
| ├──07 LSTM文本分类实战
| | ├──01 数据集与任务目标分析.mp4 36.03M
| | ├──02 文本数据处理基本流程分析.mp4 38.62M
| | ├──03 命令行参数与DEBUG.mp4 30.07M
| | ├──04 训练模型所需基本配置参数分析.mp4 33.00M
| | ├──05 预料表与字符切分.mp4 25.85M
| | ├──06 字符预处理转换ID.mp4 28.32M
| | ├──07 LSTM网络结构基本定义.mp4 28.87M
| | ├──08 网络模型预测结果输出.mp4 32.54M
| | └──09 模型训练任务与总结.mp4 39.42M
| └──08 PyTorch框架Flask部署例子
| | ├──01 基本结构与训练好的模型加载.mp4 17.32M
| | ├──02 服务端处理与预测函数.mp4 36.32M
| | └──03 基于Flask测试模型预测结果.mp4 38.76M
├──04 MMLAB实战系列
| ├──01 MMCV安装方法
| | └──01 MMCV安装方法.mp4 38.52M
| ├──02 第一模块：分类任务基本操作
| | ├──01 MMCLS问题修正.mp4 18.43M
| | ├──02 准备MMCLS项目.mp4 25.79M
| | ├──03 基本参数配置解读.mp4 26.22M
| | ├──04 各模块配置文件组成.mp4 29.52M
| | ├──05 生成完整配置文件.mp4 18.70M
| | ├──06 根据文件夹定义数据集.mp4 31.27M
| | ├──07 构建自己的数据集.mp4 26.92M
| | └──08 训练自己的任务.mp4 30.97M
| ├──03 第一模块：训练结果测试与验证
| | ├──01 测试DEMO效果.mp4 18.86M
| | ├──02 测试评估模型效果.mp4 21.47M
| | ├──03 MMCLS中增加一个新的模块.mp4 49.34M
| | ├──04 修改配置文件中的参数.mp4 52.35M
| | ├──05 数据增强流程可视化展示.mp4 29.94M
| | ├──06 Grad-Cam可视化方法.mp4 30.29M
| | ├──07 可视化细节与效果分析.mp4 91.83M
| | ├──08 MMCLS可视化模块应用.mp4 55.84M
| | └──09 模型分析脚本使用.mp4 26.39M
| ├──04 第一模块：模型源码DEBUG演示
| | ├──01 VIT任务概述.mp4 23.77M
| | ├──02 数据增强模块概述分析.mp4 43.85M
| | ├──03 PatchEmbedding层.mp4 19.28M
| | ├──04 前向传播基本模块.mp4 30.85M
| | └──05 CLS与输出模块.mp4 35.13M
| ├──05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
| | ├──01 项目配置基本介绍.mp4 56.78M
| | ├──02 数据集标注与制作方法.mp4 44.00M
| | ├──03 根据预测类别数修改配置文件.mp4 31.28M
| | ├──04 加载预训练模型开始训练.mp4 69.51M
| | └──05 预测DEMO演示.mp4 16.89M
| ├──06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改
| | ├──01 配置文件解读.mp4 25.75M
| | ├──02 编码层模块.mp4 25.47M
| | ├──03 上采样与输出层.mp4 22.78M
| | ├──04 辅助层的作用.mp4 15.46M
| | ├──05 给Unet添加一个neck层.mp4 24.60M
| | ├──06 如何修改参数适配网络结构.mp4 17.28M
| | ├──07 将Unet特征提取模块替换成transformer.mp4 18.15M
| | └──08 VIT模块源码分析.mp4 35.23M
| ├──07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
| | ├──01 注册自己的Backbone模块.mp4 26.57M
| | ├──02 配置文件指定.mp4 29.26M
| | ├──03 DEBUG解读Backbone设计.mp4 29.89M
| | ├──04 PatchEmbedding的作用与实现.mp4 33.03M
| | ├──05 卷积位置编码计算方法.mp4 41.89M
| | ├──06 近似Attention模块实现.mp4 65.19M
| | ├──07 完成特征提取与融合模块.mp4 42.11M
| | ├──08 分割输出模块.mp4 40.73M
| | ├──09 全局特征的作用与实现.mp4 44.05M
| | └──10 汇总多层级特征进行输出.mp4 31.83M
| ├──08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
| | ├──01 数据集标注与标签获取.mp4 25.15M
| | ├──02 COCO数据标注格式.mp4 22.09M
| | ├──03 通过脚本生成COCO数据格式.mp4 29.89M
| | ├──04 配置文件数据增强策略分析.mp4 35.01M
| | ├──05 训练所需配置说明.mp4 44.55M
| | ├──06 模型训练与DEMO演示.mp4 26.62M
| | ├──07 模型测试与可视化分析模块.mp4 58.45M
| | └──08 补充：评估指标.mp4 11.21M
| ├──09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
| | ├──01 特征提取与位置编码.mp4 29.53M
| | ├──02 序列特征展开并叠加.mp4 37.73M
| | ├──03 得到相对位置点编码.mp4 23.07M
| | ├──04 准备Encoder编码层所需全部输入.mp4 28.79M
| | ├──05 编码层中的序列分析.mp4 30.81M
| | ├──06 偏移量offset计算.mp4 35.35M
| | ├──07 偏移量对齐操作.mp4 29.91M
| | ├──08 Encoder层完成特征对齐.mp4 39.83M
| | ├──09 Decoder要完成的操作.mp4 30.18M
| | ├──10 分类与回归输出模块.mp4 38.58M
| | └──11 预测输出结果与标签匹配模块.mp4 34.68M
| ├──10 补充：Mask2former源码解读
| | ├──01 Backbone获取多层级特征.mp4 27.89M
| | ├──02 多层级采样点初始化构建.mp4 33.82M
| | ├──03 多层级输入特征序列创建方法.mp4 33.71M
| | ├──04 偏移量与权重计算并转换.mp4 37.60M
| | ├──05 Encoder特征构建方法实例.mp4 40.05M
| | ├──06 query要预测的任务解读.mp4 36.21M
| | ├──07 Decoder中的AttentionMask方法.mp4 40.02M
| | ├──08 损失模块输入参数分析.mp4 31.76M
| | ├──09 标签分配策略解读.mp4 33.32M
| | ├──10 正样本筛选损失计算.mp4 32.51M
| | ├──11 标签分类匹配结果分析.mp4 49.34M
| | ├──12 最终损失计算流程.mp4 41.44M
| | └──13 汇总所有损失完成迭代.mp4 28.48M
| ├──11 第三模块：DeformableDetr算法解读
| | └──01 DeformableDetr算法解读.mp4 540.76M
| ├──12 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
| | └──01 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构.mp4 671.16M
| ├──13 第四模块：DBNET文字检测
| | ├──01 文字检测数据概述与配置文件.mp4 42.82M
| | ├──02 配置文件参数设置.mp4 29.54M
| | ├──03 Neck层特征组合.mp4 24.90M
| | ├──04 损失函数模块概述.mp4 33.38M
| | └──05 损失计算方法.mp4 42.61M
| ├──14 第四模块：ANINET文字识别
| | ├──01 数据集与环境概述.mp4 41.91M
| | ├──02 配置文件修改方法.mp4 40.85M
| | ├──03 Bakbone模块得到特征.mp4 32.66M
| | ├──04 视觉Transformer模块的作用.mp4 32.87M
| | ├──05 视觉模型中的编码与解码的效果.mp4 40.90M
| | ├──06 文本模型中的结构分析.mp4 29.91M
| | ├──07 迭代修正模块.mp4 29.60M
| | └──08 输出层与损失计算.mp4 40.41M
| ├──15 第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
| | ├──01 配置文件以及要完成的任务解读.mp4 35.84M
| | ├──02 KIE数据集格式调整方法.mp4 54.91M
| | ├──03 配置文件与标签要进行处理操作.mp4 38.07M
| | ├──04 边框要计算的特征分析.mp4 27.09M
| | ├──05 标签数据处理与关系特征提取.mp4 43.14M
| | ├──06 特征合并处理.mp4 32.93M
| | ├──07 准备拼接边与点特征.mp4 32.09M
| | └──08 整合得到图模型输入特征.mp4 53.51M
| ├──16 第五模块：stylegan2源码解读
| | ├──01 要完成的任务与基本思想概述.mp4 42.32M
| | ├──02 得到style特征编码.mp4 48.23M
| | ├──03 特征编码风格拼接.mp4 27.51M
| | ├──04 基础风格特征卷积模块.mp4 39.69M
| | ├──05 上采样得到输出结果.mp4 30.61M
| | └──06 损失函数概述.mp4 20.37M
| ├──17 第六模块：BasicVSR算法解读
| | ├──01 PointNet升级版算法要解决的问题.mp4 17.47M
| | ├──02 最远点采样方法.mp4 16.00M
| | ├──03 分组Group方法原理解读.mp4 26.16M
| | ├──04 整体流程概述分析.mp4 13.33M
| | ├──05 分类与分割问题解决方案.mp4 17.06M
| | └──06 遇到的问题及改进方法分析.mp4 10.38M
| ├──04 Pointnet++项目实战
| | ├──01 项目文件概述.mp4 21.66M
| | ├──02 数据读取模块配置.mp4 28.76M
| | ├──03 DEBUG解读网络模型架构.mp4 18.03M
| | ├──04 最远点采样介绍.mp4 14.38M
| | ├──05 采样得到中心点.mp4 23.17M
| | ├──06 组区域划分方法.mp4 18.33M
| | ├──07 实现group操作得到各中心簇.mp4 25.59M
| | ├──08 特征提取模块整体流程.mp4 29.68M
| | ├──09 预测结果输出模块.mp4 29.51M
| | ├──10 分类任务总结.mp4 15.55M
| | ├──11 分割任务数据与配置概述.mp4 31.38M
| | ├──12 分割需要解决的任务概述.mp4 23.56M
| | └──13 上采样完成分割任务.mp4 33.84M
| ├──05 点云补全PF-Net论文解读
| | ├──01 点云补全要解决的问题.mp4 13.76M
| | ├──02 基本解决方案概述.mp4 15.08M
| | ├──03 整体网络概述.mp4 16.25M
| | ├──04 网络计算流程.mp4 20.58M
| | └──05 输入与计算结果.mp4 41.49M
| ├──06 点云补全实战解读
| | ├──01 数据与项目配置解读.mp4 31.85M
| | ├──02 待补全数据准备方法.mp4 21.10M
| | ├──03 整体框架概述.mp4 33.98M
| | ├──04 MRE特征提取模块.mp4 28.18M
| | ├──05 分层预测输出模块.mp4 21.72M
| | ├──06 补全点云数据.mp4 24.21M
| | └──07 判别模块.mp4 33.74M
| ├──07 点云配准及其案例实战
| | ├──01 点云配准任务概述.mp4 13.55M
| | ├──02 配准要完成的目标解读.mp4 14.90M
| | ├──03 训练数据构建.mp4 16.83M
| | ├──04 任务基本流程.mp4 11.95M
| | ├──05 数据源配置方法.mp4 33.19M
| | ├──06 参数计算模块解读.mp4 15.93M
| | ├──07 基于模型预测输出参数.mp4 18.04M
| | ├──08 特征构建方法分析.mp4 25.85M
| | └──09 任务总结.mp4 24.90M
| └──08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
| | ├──01 对抗生成网络通俗解释.mp4 16.05M
| | ├──02 GAN网络组成.mp4 9.51M
| | ├──03 损失函数解释说明.mp4 31.10M
| | ├──04 数据读取模块.mp4 21.85M
| | └──05 生成与判别网络定义.mp4 31.53M
├──12 目标追踪与姿态估计实战
| ├──01 课程介绍
| | └──01 课程介绍.mp4 19.92M
| ├──02 姿态估计OpenPose系列算法解读
| | ├──01 姿态估计要解决的问题分析.mp4 40.26M
| | ├──02 姿态估计应用领域概述.mp4 16.41M
| | ├──03 传统topdown方法的问题.mp4 25.00M
| | ├──04 要解决的两个问题分析.mp4 8.65M
| | ├──05 基于高斯分布预测关键点位置.mp4 21.40M
| | ├──06 各模块输出特征图解读.mp4 13.74M
| | ├──07 PAF向量登场.mp4 10.57M
| | ├──08 PAF标签设计方法.mp4 20.03M
| | ├──09 预测时PAF积分计算方法.mp4 26.24M
| | ├──10 匹配方法解读.mp4 16.18M
| | ├──11 CPM模型特点.mp4 18.67M
| | └──12 算法流程与总结.mp4 29.97M
| ├──03 OpenPose算法源码分析
| | ├──01 数据集与路径配置解读.mp4 24.76M
| | ├──02 读取图像与标注信息.mp4 35.20M
| | ├──03 关键点与躯干特征图初始化.mp4 23.92M
| | ├──04 根据关键点位置设计关键点标签.mp4 37.71M
| | ├──05 准备构建PAF躯干标签.mp4 20.96M
| | ├──06 各位置点归属判断.mp4 20.56M
| | ├──07 特征图各点累加向量计算.mp4 24.26M
| | ├──08 完成PAF特征图制作.mp4 23.91M
| | ├──09 网络模型一阶段输出.mp4 19.69M
| | └──10 多阶段输出与预测.mp4 34.35M
| ├──04 deepsort算法知识点解读
| | ├──01 卡尔曼滤波通俗解释.mp4 22.77M
| | ├──02 卡尔曼滤波要完成的任务.mp4 12.89M
| | ├──03 任务本质分析.mp4 15.96M
| | ├──04 基于观测值进行最优估计.mp4 14.76M
| | ├──05 预测与更新操作.mp4 19.56M
| | ├──06 追踪中的状态量.mp4 13.03M
| | ├──07 匈牙利匹配算法概述.mp4 14.81M
| | ├──08 匹配小例子分析.mp4 16.76M
| | ├──09 REID特征的作用.mp4 15.89M
| | ├──10 sort与deepsort建模流程分析.mp4 21.61M
| | ├──11 预测与匹配流程解读.mp4 21.22M
| | └──12 追踪任务流程拆解.mp4 22.99M
| ├──05 deepsort源码解读
| | ├──01 项目环境配置.mp4 29.15M
| | ├──02 参数与DEMO演示.mp4 29.37M
| | ├──03 针对检测结果初始化track.mp4 34.80M
| | ├──04 对track执行预测操作.mp4 27.22M
| | ├──05 状态量预测结果.mp4 25.47M
| | ├──06 IOU代价矩阵计算.mp4 22.77M
| | ├──07 参数更新操作.mp4 34.57M
| | ├──08 级联匹配模块.mp4 28.61M
| | ├──09 ReID特征代价矩阵计算.mp4 32.19M
| | └──10 匹配结果与总结.mp4 54.81M
| ├──06 YOLO-V4版本算法解读
| | ├──01 V4版本整体概述.mp4 13.00M
| | ├──02 V4版本贡献解读.mp4 8.19M
| | ├──03 数据增强策略分析.mp4 19.93M
| | ├──04 DropBlock与标签平滑方法.mp4 16.22M
| | ├──05 损失函数遇到的问题.mp4 12.28M
| | ├──06 CIOU损失函数定义.mp4 8.88M
| | ├──07 NMS细节改进.mp4 12.82M
| | ├──08 SPP与CSP网络结构.mp4 12.87M
| | ├──09 SAM注意力机制模块.mp4 18.63M
| | ├──10 PAN模块解读.mp4 18.35M
| | └──11 激活函数与整体架构总结.mp4 16.17M
| ├──07 V5版本项目配置
| | ├──01 整体项目概述.mp4 30.59M
| | ├──02 训练自己的数据集方法.mp4 32.00M
| | ├──03 训练数据参数配置.mp4 39.04M
| | └──04 测试DEMO演示.mp4 39.96M
| └──08 V5项目工程源码解读
| | ├──01 数据源DEBUG流程解读.mp4 31.25M
| | ├──02 图像数据源配置.mp4 25.11M
| | ├──03 加载标签数据.mp4 19.15M
| | ├──04 Mosaic数据增强方法.mp4 20.36M
| | ├──05 数据四合一方法与流程演示.mp4 30.47M
| | ├──06 getItem构建batch.mp4 24.55M
| | ├──07 网络架构图可视化工具安装.mp4 24.71M
| | ├──08 V5网络配置文件解读.mp4 28.14M
| | ├──09 Focus模块流程分析.mp4 16.12M
| | ├──10 完成配置文件解析任务.mp4 40.97M
| | ├──11 前向传播计算.mp4 22.10M
| | ├──12 BottleneckCSP层计算方法.mp4 23.91M
| | ├──13 1-SPP层计算细节分析.mp4 20.94M
| | ├──14 2-Head层流程解读.mp4 21.78M
| | ├──15 上采样与拼接操作.mp4 14.72M
| | ├──16 输出结果分析.mp4 26.86M
| | ├──17 超参数解读.mp4 26.59M
| | ├──18 命令行参数介绍.mp4 31.71M
| | ├──19 训练流程解读.mp4 35.08M
| | ├──20 各种训练策略概述.mp4 29.71M
| | └──21 模型迭代过程.mp4 29.18M
├──13 面向深度学习的无人驾驶实战
| ├──01 深度估计算法原理解读
| | ├──01 深度估计效果与应用.mp4 50.24M
| | ├──02 kitti数据集介绍.mp4 64.85M
| | ├──03 使用backbone获取层级特征.mp4 17.08M
| | ├──04 差异特征计算边界信息.mp4 20.86M
| | ├──05 SPP层的作用.mp4 13.00M
| | ├──06 空洞卷积与ASPP.mp4 15.21M
| | ├──07 特征拼接方法分析.mp4 17.47M
| | ├──08 网络coarse-to-fine过程.mp4 20.60M
| | ├──09 权重参数预处理.mp4 22.35M
| | └──10 损失计算.mp4 23.60M
| ├──02 深度估计项目实战
| | ├──01 项目环境配置解读.mp4 37.02M
| | ├──02 数据与标签定义方法.mp4 50.54M
| | ├──03 数据集dataloader制作.mp4 27.86M
| | ├──04 使用backbone进行特征提取.mp4 30.56M
| | ├──05 计算差异特征.mp4 22.66M
| | ├──06 权重参数标准化操作.mp4 30.60M
| | ├──07 网络结构ASPP层.mp4 35.26M
| | ├──08 特征拼接方法解读.mp4 34.70M
| | ├──09 输出深度估计结果.mp4 18.41M
| | ├──10 损失函数通俗解读.mp4 49.18M
| | └──11 模型DEMO输出结果.mp4 54.44M
| ├──03 车道线检测算法与论文解读
| | ├──01 数据标签与任务分析.mp4 39.44M
| | ├──02 网络整体框架分析.mp4 23.37M
| | ├──03 输出结果分析.mp4 15.05M
| | ├──04 损失函数计算方法.mp4 21.12M
| | └──05 论文概述分析.mp4 48.20M
| ├──04 基于深度学习的车道线检测项目实战
| | ├──01 车道数据与标签解读.mp4 43.13M
| | ├──02 项目环境配置演示.mp4 21.48M
| | ├──03 制作数据集dataloader.mp4 39.31M
| | ├──04 车道线标签数据处理.mp4 24.06M
| | ├──05 四条车道线标签位置矩阵.mp4 16.34M
| | ├──06 grid设置方法.mp4 29.68M
| | ├──07 完成数据与标签制作.mp4 18.48M
| | ├──08 算法网络结构解读.mp4 42.14M
| | ├──09 损失函数计算模块分析.mp4 33.29M
| | ├──10 车道线规则损失函数限制.mp4 32.38M
| | └──11 DEMO制作与配置.mp4 31.81M
| ├──05 商汤LoFTR算法解读
| | ├──01 特征匹配的应用场景.mp4 55.02M
| | ├──02 特征匹配的基本流程分析.mp4 13.09M
| | ├──03 整体流程梳理分析.mp4 13.70M
| | ├──04 CrossAttention的作用与效果.mp4 13.22M
| | ├──05 transformer构建匹配特征.mp4 26.75M
| | ├──06 粗粒度匹配过程与作用.mp4 21.40M
| | ├──07 特征图拆解操作.mp4 12.16M
| | ├──08 细粒度匹配的作用与方法.mp4 16.67M
| | ├──09 基于期望预测最终位置.mp4 18.81M
| | └──10 总结分析.mp4 26.80M
| ├──06 局部特征关键点匹配实战
| | ├──01 项目与参数配置解读.mp4 30.33M
| | ├──02 DEMO效果演示.mp4 51.75M
| | ├──03 backbone特征提取模块.mp4 20.14M
| | ├──04 注意力机制的作用与效果分析.mp4 21.95M
| | ├──05 特征融合模块实现方法.mp4 21.37M
| | ├──06 cross关系计算方法实例.mp4 21.11M
| | ├──07 粗粒度匹配过程.mp4 36.33M
| | ├──08 完成基础匹配模块.mp4 45.59M
| | ├──09 精细化调整方法与实例.mp4 31.92M
| | ├──10 得到精细化输出结果.mp4 14.17M
| | └──11 通过期望计算最终输出.mp4 27.08M
| ├──07 三维重建应用与坐标系基础
| | ├──01 三维重建概述分析.mp4 49.66M
| | ├──02 三维重建应用领域概述.mp4 10.79M
| | ├──03 成像方法概述.mp4 13.34M
| | ├──04 相机坐标系.mp4 15.08M
| | ├──05 坐标系转换方法解读.mp4 17.46M
| | ├──06 相机内外参.mp4 14.40M
| | ├──07 通过内外参数进行坐标变换.mp4 13.81M
| | └──08 相机标定简介.mp4 4.21M
| ├──08 NeuralRecon算法解读
| | ├──01 任务流程分析.mp4 16.53M
| | ├──02 基本框架熟悉.mp4 22.32M
| | ├──03 特征映射方法解读.mp4 27.16M
| | ├──04 片段融合思想.mp4 13.42M
| | └──05 整体架构重构方法.mp4 17.83M
| ├──09 NeuralRecon项目环境配置
| | ├──01 数据集下载与配置方法.mp4 39.03M
| | ├──02 Scannet数据集内容概述.mp4 26.50M
| | ├──03 TSDF标签生成方法.mp4 39.48M
| | ├──04 ISSUE的作用.mp4 42.02M
| | └──05 完成依赖环境配置.mp4 41.47M
| ├──10 NeuralRecon项目源码解读
| | ├──01 Backbone得到特征图.mp4 27.33M
| | ├──02 初始化体素位置.mp4 34.06M
| | ├──03 坐标映射方法实现.mp4 20.82M
| | ├──04 得到体素所对应特征图.mp4 40.44M
| | ├──05 插值得到对应特征向量.mp4 24.38M
| | ├──06 得到一阶段输出结果.mp4 29.90M
| | ├──07 完成三个阶段预测结果.mp4 33.57M
| | └──08 项目总结.mp4 72.66M
| ├──11 TSDF算法与应用
| | ├──01 TSDF整体概述分析.mp4 18.89M
| | ├──02 合成过程DEMO演示.mp4 12.99M
| | ├──03 布局初始化操作.mp4 10.25M
| | ├──04 TSDF计算基本流程解读.mp4 21.16M
| | ├──05 坐标转换流程分析.mp4 24.77M
| | └──06 输出结果融合更新.mp4 20.16M
| ├──12 TSDF实战案例
| | ├──01 环境配置概述.mp4 24.00M
| | ├──02 初始化与数据读取.mp4 16.32M
| | └──03 计算得到TSDF输出.mp4 30.44M
| ├──13 轨迹估计算法与论文解读
| | ├──01 数据集与标注信息解读.mp4 41.67M
| | ├──02 整体三大模块分析.mp4 45.75M
| | ├──03 特征工程的作用与效果.mp4 29.55M
| | ├──04 传统方法与现在向量空间对比.mp4 40.02M
| | ├──05 输入细节分析.mp4 36.45M
| | ├──06 子图模块构建方法.mp4 32.51M
| | ├──07 特征融合模块分析.mp4 36.86M
| | └──08 VectorNet输出层分析.mp4 57.30M
| ├──14 轨迹估计预测实战
| | ├──01 数据与环境配置.mp4 24.54M
| | ├──02 训练数据准备.mp4 18.99M
| | ├──03 Agent特征提取方法.mp4 30.09M
| | ├──04 DataLoader构建图结构.mp4 22.49M
| | └──05 SubGraph与Attention模型流程.mp4 27.30M
| └──15 特斯拉无人驾驶解读
| | └──01 特斯拉无人驾驶解读.mp4 409.96M
├──14 对比学习与多模态任务实战
| ├──01 对比学习算法与实例
| | └──01 对比学习算法与实例.mp4 423.98M
| ├──02 CLIP系列
| | └──01 CLIP系列.mp4 479.43M
| ├──03 多模态3D目标检测算法源码解读
| | ├──01 环境配置与数据集概述.mp4 40.34M
| | ├──02 数据与标注文件介绍.mp4 30.35M
| | ├──03 基本流程梳理并进入debug模式.mp4 34.43M
| | ├──04 数据与图像特征提取模块.mp4 43.20M
| | ├──05 体素索引位置获取.mp4 47.13M
| | ├──06 体素特征提取方法解读.mp4 27.56M
| | ├──07 体素特征计算方法分析.mp4 50.68M
| | ├──08 全局体素特征提取.mp4 70.15M
| | ├──09 多模态特征融合.mp4 47.47M
| | ├──10 3D卷积特征融合.mp4 41.41M
| | └──11 输出层预测结果.mp4 61.43M
| ├──04 多模态文字识别
| | └──01 多模态文字识别.mp4 588.84M
| └──05 ANINET源码解读
| | ├──01 数据集与环境概述.mp4 41.91M
| | ├──02 配置文件修改方法.mp4 40.85M
| | ├──03 Bakbone模块得到特征.mp4 32.66M
| | ├──04 视觉Transformer模块的作用.mp4 32.87M
| | ├──05 视觉模型中的编码与解码的效果.mp4 40.90M
| | ├──06 文本模型中的结构分析.mp4 29.91M
| | ├──07 迭代修正模块.mp4 29.60M
| | └──08 输出层与损失计算.mp4 40.41M
├──15 缺陷检测实战
| ├──01 课程介绍
| | └──01 课程介绍.mp4 19.16M
| ├──02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读
| | ├──01 V4版本整体概述.mp4 13.00M
| | ├──01 源码【内有百度云地址，自取】.txt 0.15kb
| | ├──02 V4版本贡献解读.mp4 8.19M
| | ├──03 数据增强策略分析.mp4 19.93M
| | ├──04 DropBlock与标签平滑方法.mp4 16.22M
| | ├──05 损失函数遇到的问题.mp4 12.28M
| | ├──06 CIOU损失函数定义.mp4 8.88M
| | ├──07 NMS细节改进.mp4 12.82M
| | ├──08 SPP与CSP网络结构.mp4 12.87M
| | ├──09 SAM注意力机制模块.mp4 18.63M
| | ├──10 PAN模块解读.mp4 18.35M
| | └──11 激活函数与整体架构总结.mp4 16.17M
| ├──03 物体检测框架YOLOV5版本项目配置
| | ├──01 整体项目概述.mp4 30.59M
| | ├──02 训练自己的数据集方法.mp4 32.00M
| | ├──03 训练数据参数配置.mp4 39.04M
| | └──04 测试DEMO演示.mp4 39.96M
| ├──04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
| | ├──01 数据源DEBUG流程解读.mp4 31.25M
| | ├──02 图像数据源配置.mp4 25.11M
| | ├──03 加载标签数据.mp4 19.15M
| | ├──04 Mosaic数据增强方法.mp4 20.36M
| | ├──05 数据四合一方法与流程演示.mp4 30.47M
| | ├──06 getItem构建batch.mp4 24.55M
| | ├──07 网络架构图可视化工具安装.mp4 24.71M
| | ├──08 V5网络配置文件解读.mp4 28.14M
| | ├──09 Focus模块流程分析.mp4 16.12M
| | ├──10 完成配置文件解析任务.mp4 40.97M
| | ├──11 前向传播计算.mp4 22.10M
| | ├──12 BottleneckCSP层计算方法.mp4 23.91M
| | ├──13 SPP层计算细节分析.mp4 20.94M
| | ├──14 Head层流程解读.mp4 21.78M
| | ├──15 上采样与拼接操作.mp4 14.72M
| | ├──16 输出结果分析.mp4 26.86M
| | ├──17 超参数解读.mp4 26.59M
| | ├──18 命令行参数介绍.mp4 31.71M
| | ├──19 训练流程解读.mp4 35.08M
| | ├──20 各种训练策略概述.mp4 29.71M
| | └──21 模型迭代过程.mp4 29.18M
| ├──05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
| | ├──01 任务需求与项目概述.mp4 12.91M
| | ├──02 数据与标签配置方法.mp4 29.67M
| | ├──03 标签转换格式脚本制作.mp4 23.79M
| | ├──04 各版本模型介绍分析.mp4 24.68M
| | ├──05 项目参数配置.mp4 20.20M
| | ├──06 缺陷检测模型训练.mp4 27.45M
| | └──07 输出结果与项目总结.mp4 34.15M
| ├──06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
| | ├──01 任务目标与流程概述.mp4 41.66M
| | ├──02 论文思想与模型分析.mp4 91.35M
| | ├──03 项目配置解读.mp4 46.08M
| | ├──04 网络流程分析.mp4 25.82M
| | └──05 输出结果展示.mp4 28.25M
| ├──07 Opencv图像常用处理方法实例
| | ├──01 计算机眼中的图像.mp4 24.20M
| | ├──02 视频的读取与处理.mp4 36.27M
| | ├──03 ROI区域.mp4 12.10M
| | ├──04 边界填充.mp4 18.29M
| | ├──05 数值计算.mp4 31.90M
| | ├──06 图像阈值.mp4 25.24M
| | ├──07 图像平滑处理.mp4 19.45M
| | ├──08 高斯与中值滤波.mp4 16.59M
| | ├──09 腐蚀操作.mp4 14.51M
| | ├──10 膨胀操作.mp4 9.43M
| | ├──11 开运算与闭运算.mp4 7.53M
| | ├──12 梯度计算.mp4 5.92M
| | └──13 礼帽与黑帽.mp4 13.68M
| ├──08 Opencv梯度计算与边缘检测实例
| | ├──01 Canny边缘检测流程.mp4 14.30M
| | ├──02 非极大值抑制.mp4 14.08M
| | ├──03 边缘检测效果.mp4 25.53M
| | ├──04 Sobel算子.mp4 20.99M
| | ├──05 梯度计算方法.mp4 23.41M
| | └──06 scharr与lapkacian算子.mp4 20.80M
| ├──09 Opencv轮廓检测与直方图
| | ├──01 图像金字塔定义.mp4 16.03M
| | ├──02 金字塔制作方法.mp4 20.18M
| | ├──03 轮廓检测方法.mp4 14.59M
| | ├──04 轮廓检测结果.mp4 23.61M
| | ├──05 轮廓特征与近似.mp4 29.38M
| | ├──06 模板匹配方法.mp4 37.29M
| | ├──07 匹配效果展示.mp4 17.08M
| | ├──08 直方图定义.mp4 19.79M
| | ├──09 均衡化原理.mp4 26.00M
| | ├──10 均衡化效果.mp4 21.44M
| | ├──11 傅里叶概述.mp4 29.84M
| | ├──12 频域变换结果.mp4 21.16M
| | └──13 低通与高通滤波.mp4 23.17M
| ├──10 基于Opencv缺陷检测项目实战
| | ├──01 任务需求与环境配置.mp4 12.01M
| | ├──02 数据读取与基本处理.mp4 19.80M
| | ├──03 缺陷形态学操作.mp4 19.36M
| | ├──04 整体流程解读.mp4 17.73M
| | └──05 缺陷检测效果演示.mp4 38.94M
| ├──11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
| | ├──01 数据与任务概述.mp4 12.52M
| | ├──02 视频数据读取与轮廓检测.mp4 15.77M
| | ├──03 目标质心计算.mp4 23.52M
| | ├──04 视频数据遍历方法.mp4 22.29M
| | ├──05 缺陷区域提取.mp4 26.52M
| | ├──06 不同类型的缺陷检测方法.mp4 26.15M
| | └──07 检测效果演示.mp4 18.49M
| ├──12 图像分割deeplab系列算法
| | ├──01 deeplab分割算法概述.mp4 12.26M
| | ├──02 空洞卷积的作用.mp4 14.19M
| | ├──03 感受野的意义.mp4 14.85M
| | ├──04 SPP层的作用.mp4 15.63M
| | ├──05 ASPP特征融合策略.mp4 11.12M
| | └──06 deeplabV3Plus版本网络架构.mp4 19.02M
| ├──13 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| | ├──01 PascalVoc数据集介绍.mp4 49.31M
| | ├──02 项目参数与数据集读取.mp4 46.37M
| | ├──03 网络前向传播流程.mp4 24.29M
| | ├──04 ASPP层特征融合.mp4 37.63M
| | └──05 分割模型训练.mp4 26.00M
| └──14 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程
| | ├──01 数据集与任务概述.mp4 23.89M
| | ├──02 开源项目应用方法.mp4 27.10M
| | ├──03 github与kaggle中需要注意的点.mp4 30.85M
| | ├──04 源码的利用方法.mp4 98.83M
| | ├──04 源码的利用方法_ev.mp4 74.00M
| | ├──05 数据集制作方法.mp4 58.20M
| | ├──06 数据路径配置.mp4 41.89M
| | ├──07 训练模型.mp4 25.04M
| | └──08 任务总结.mp4 31.72M
├──16 行人重识别实战
| ├──01 行人重识别原理及其应用
| | ├──01 行人重识别要解决的问题.mp4 14.16M
| | ├──02 挑战与困难分析.mp4 27.88M
| | ├──03 评估标准rank1指标.mp4 10.31M
| | ├──04 map值计算方法.mp4 12.30M
| | ├──05 triplet损失计算实例.mp4 19.96M
| | └──06 Hard-Negative方法应用.mp4 21.02M
| ├──02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
| | ├──01 论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4 40.43M
| | ├──02 空间权重值计算流程分析.mp4 23.32M
| | ├──03 融合空间注意力所需特征.mp4 20.28M
| | └──04 基于特征图的注意力计算.mp4 47.89M
| ├──03 基于Attention的行人重识别项目实战
| | ├──01 项目环境与数据集配置.mp4 38.80M
| | ├──02 参数配置与整体架构分析.mp4 48.84M
| | ├──03 进入debug模式解读网络计算流程.mp4 21.54M
| | ├──04 获得空间位置点之间的关系.mp4 30.41M
| | ├──05 组合关系特征图.mp4 29.21M
| | ├──06 计算得到位置权重值.mp4 27.12M
| | ├──07 基于特征图的权重计算.mp4 17.98M
| | ├──08 损失函数计算实例解读.mp4 43.56M
| | └──09 训练与测试模块演示.mp4 54.85M
| ├──04 AAAI2020顶会算法精讲
| | ├──01 论文整体框架概述.mp4 14.21M
| | ├──02 局部特征与全局关系计算方法.mp4 13.31M
| | ├──03 特征分组方法.mp4 12.77M
| | ├──04 GCP模块特征融合方法.mp4 23.56M
| | ├──05 oneVsReset方法实例.mp4 12.67M
| | └──06 损失函数应用位置.mp4 13.73M
| ├──05 项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
| | ├──01 项目配置与数据集介绍.mp4 47.38M
| | ├──02 数据源构建方法分析.mp4 31.42M
| | ├──03 dataloader加载顺序解读.mp4 19.40M
| | ├──04 debug模式解读.mp4 46.24M
| | ├──05 网络计算整体流程演示.mp4 21.56M
| | ├──06 特征序列构建.mp4 28.23M
| | ├──07 GCP全局特征提取.mp4 25.93M
| | ├──08 局部特征提取实例.mp4 37.44M
| | ├──09 特征组合汇总.mp4 32.50M
| | ├──10 得到所有分组特征结果.mp4 35.79M
| | ├──11 损失函数与训练过程演示.mp4 30.40M
| | └──12 测试与验证模块.mp4 36.59M
| ├──06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
| | ├──01 关键点位置特征构建.mp4 17.62M
| | ├──02 图卷积与匹配的作用.mp4 20.09M
| | ├──03 局部特征热度图计算.mp4 21.03M
| | ├──04 基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 25.39M
| | ├──05 图卷积模块实现方法.mp4 22.70M
| | ├──06 图匹配在行人重识别中的作用.mp4 15.41M
| | └──07 整体算法框架分析.mp4 20.28M
| └──07 基于拓扑图的行人重识别项目实战
| | ├──01 数据集与环境配置概述.mp4 35.08M
| | ├──02 局部特征准备方法.mp4 38.93M
| | ├──03 得到一阶段热度图结果.mp4 28.59M
| | ├──04 阶段监督训练.mp4 58.65M
| | ├──05 初始化图卷积模型.mp4 28.31M
| | ├──06 mask矩阵的作用.mp4 32.47M
| | ├──07 邻接矩阵学习与更新.mp4 37.08M
| | ├──08 基于拓扑结构组合关键点特征.mp4 44.34M
| | ├──09 图匹配模块计算流程.mp4 48.65M
| | └──10 整体项目总结.mp4 55.71M
├──17 对抗生成网络实战
| ├──01 课程介绍
| | └──01 课程介绍.mp4 20.37M
| ├──02 对抗生成网络架构原理与实战解析
| | ├──01 对抗生成网络通俗解释.mp4 16.05M
| | ├──02 GAN网络组成.mp4 9.51M
| | ├──03 损失函数解释说明.mp4 31.10M
| | ├──04 数据读取模块.mp4 21.85M
| | └──05 生成与判别网络定义.mp4 31.53M
| ├──03 基于CycleGan开源项目实战图像合成
| | ├──01 CycleGan网络所需数据.mp4 23.13M
| | ├──02 CycleGan整体网络架构.mp4 19.00M
| | ├──03 PatchGan判别网络原理.mp4 9.49M
| | ├──04 Cycle开源项目简介.mp4 37.84M
| | ├──05 数据读取与预处理操作.mp4 40.42M
| | ├──06 生成网络模块构造.mp4 36.07M
| | ├──07 判别网络模块构造.mp4 14.57M
| | ├──08 损失函数：identity loss计算方法.mp4 27.22M
| | ├──09 生成与判别损失函数指定.mp4 41.17M
| | └──10 额外补充：VISDOM可视化配置.mp4 26.31M
| ├──04 stargan论文架构解析
| | ├──01 stargan效果演示分析.mp4 22.99M
| | ├──02 网络架构整体思路解读.mp4 22.23M
| | ├──03 建模流程分析.mp4 31.06M
| | ├──04 V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4 40.55M
| | ├──05 V2版本在整体网络架构.mp4 55.70M
| | ├──06 编码器训练方法.mp4 45.16M
| | ├──07 损失函数公式解析.mp4 36.48M
| | └──08 训练过程分析.mp4 81.35M
| ├──05 stargan项目实战及其源码解读
| | ├──01 测试模块效果与实验分析.mp4 24.72M
| | ├──02 项目配置与数据源下载.mp4 15.60M
| | ├──03 测试效果演示.mp4 30.87M
| | ├──04 项目参数解析.mp4 20.98M
| | ├──05 生成器模块源码解读.mp4 34.59M
| | ├──06 所有网络模块构建实例.mp4 34.06M
| | ├──07 数据读取模块分析.mp4 39.58M
| | ├──08 判别器损失计算.mp4 22.65M
| | ├──09 损失计算详细过程.mp4 33.48M
| | └──10 生成模块损失计算.mp4 49.90M
| ├──06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
| | ├──01 论文整体思路与架构解读.mp4 29.63M
| | ├──02 VCC2016输入数据.mp4 15.84M
| | ├──03 语音特征提取.mp4 24.20M
| | ├──04 生成器模型架构分析.mp4 11.70M
| | ├──05 InstanceNorm的作用解读.mp4 15.20M
| | ├──06 AdaIn的目的与效果.mp4 11.12M
| | └──07 判别器模块分析.mp4 86.72M
| ├──07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读
| | ├──01 数据与项目文件解读.mp4 16.60M
| | ├──02 环境配置与工具包安装.mp4 30.25M
| | ├──03 数据预处理与声音特征提取.mp4 61.10M
| | ├──04 生成器构造模块解读.mp4 29.54M
| | ├──05 下采样与上采样操作.mp4 24.50M
| | ├──06 starganvc2版本标签输入分析.mp4 37.38M
| | ├──07 生成器前向传播维度变化.mp4 19.33M
| | ├──08 判别器模块解读.mp4 24.21M
| | ├──09 论文损失函数.mp4 87.19M
| | ├──10 源码损失计算流程.mp4 27.61M
| | └──11 测试模块-生成转换语音.mp4 36.03M
| ├──08 图像超分辨率重构实战
| | ├──01 论文概述.mp4 42.01M
| | ├──02 网络架构.mp4 71.01M
| | ├──03 数据与环境配置.mp4 21.97M
| | ├──04 数据加载与配置.mp4 28.88M
| | ├──05 生成模块.mp4 35.59M
| | ├──06 判别模块.mp4 31.69M
| | ├──07 VGG特征提取网络.mp4 26.99M
| | ├──08 损失函数与训练.mp4 67.04M
| | └──09 测试模块.mp4 62.39M
| └──09 基于GAN的图像补全实战
| | ├──01 论文概述.mp4 71.57M
| | ├──02 网络架构.mp4 23.41M
| | ├──03 细节设计.mp4 68.64M
| | ├──04 论文总结.mp4 110.96M
| | ├──05 数据与项目概述.mp4 37.85M
| | ├──06 参数基本设计.mp4 53.68M
| | ├──07 网络结构配置.mp4 50.16M
| | ├──08 网络迭代训练.mp4 70.51M
| | └──09 测试模块.mp4 34.78M
├──18 强化学习实战系列
| ├──01 强化学习简介及其应用
| | ├──01 一张图通俗解释强化学习.mp4 12.45M
| | ├──02 强化学习的指导依据.mp4 15.62M
| | ├──03 强化学习AI游戏DEMO.mp4 13.38M
| | ├──04 应用领域简介.mp4 13.86M
| | ├──05 强化学习工作流程.mp4 12.11M
| | └──06 计算机眼中的状态与行为.mp4 16.43M
| ├──02 PPO算法与公式推导
| | ├──01 基本情况介绍.mp4 21.74M
| | ├──02 与环境交互得到所需数据.mp4 18.47M
| | ├──03 要完成的目标分析.mp4 20.35M
| | ├──04 策略梯度推导.mp4 18.05M
| | ├──05 baseline方法.mp4 14.08M
| | ├──06 OnPolicy与OffPolicy策略.mp4 16.36M
| | ├──07 importance sampling的作用.mp4 18.70M
| | └──08 PPO算法整体思路解析.mp4 20.39M
| ├──03 PPO实战-月球登陆器训练实例
| | ├──01 Critic的作用与效果.mp4 30.04M
| | ├──02 PPO2版本公式解读.mp4 25.27M
| | ├──03 参数与网络结构定义.mp4 24.80M
| | ├──04 得到动作结果.mp4 21.10M
| | ├──05 奖励获得与计算.mp4 26.23M
| | └──06 参数迭代与更新.mp4 34.90M
| ├──04 Q-learning与DQN算法
| | ├──01 整体任务流程演示.mp4 17.27M
| | ├──02 探索与action获取.mp4 20.68M
| | ├──03 计算target值.mp4 16.37M
| | ├──04 训练与更新.mp4 24.62M
| | ├──05 算法原理通俗解读.mp4 18.78M
| | ├──06 目标函数与公式解析.mp4 21.21M
| | ├──07 Qlearning算法实例解读.mp4 14.15M
| | ├──08 Q值迭代求解.mp4 18.41M
| | └──09 DQN简介.mp4 11.60M
| ├──05 DQN算法实例演示
| | ├──01 整体任务流程演示.mp4 17.27M
| | ├──02 探索与action获取.mp4 20.68M
| | ├──03 计算target值.mp4 16.37M
| | └──04 训练与更新.mp4 24.62M
| ├──06 DQN改进与应用技巧
| | ├──01 DoubleDqn要解决的问题.mp4 15.78M
| | ├──02 DuelingDqn改进方法.mp4 14.41M
| | ├──03 Dueling整体网络架构分析.mp4 17.33M
| | ├──04 MultiSetp策略.mp4 7.03M
| | └──05 连续动作处理方法.mp4 17.45M
| ├──07 Actor-Critic算法分析（A3C）
| | ├──01 AC算法回顾与知识点总结.mp4 13.91M
| | ├──02 优势函数解读与分析.mp4 15.50M
| | ├──03 计算流程实例.mp4 13.82M
| | ├──04 A3C整体架构分析.mp4 13.01M
| | └──05 损失函数整理.mp4 17.91M
| └──08 用A3C玩转超级马里奥
| | ├──01 整体流程与环境配置.mp4 19.17M
| | ├──02 启动游戏环境.mp4 24.56M
| | ├──03 要计算的指标回顾.mp4 26.23M
| | ├──04 初始化局部模型并加载参数.mp4 23.29M
| | ├──05 与环境交互得到训练数据.mp4 27.98M
| | └──06 训练网络模型.mp4 31.62M
├──19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
| ├──01 GPT系列生成模型
| | └──01 GPT系列.mp4 346.96M
| ├──02 GPT建模与预测流程
| | ├──01 生成模型可以完成的任务概述.mp4 23.08M
| | ├──02 数据样本生成方法.mp4 53.49M
| | ├──03 训练所需参数解读.mp4 46.11M
| | ├──04 模型训练过程.mp4 41.37M
| | └──05 部署与网页预测展示.mp4 62.77M
| ├──03 CLIP系列
| | └──01 CLIP系列.mp4 479.43M
| ├──04 Diffusion模型解读
| | └──01 Diffusion模型解读.mp4 547.16M
| ├──05 Dalle2及其源码解读
| | └──01 Dalle2源码解读.mp4 462.67M
| └──06 ChatGPT
| | └──01 ChatGPT.mp4 307.00M
├──20 面向医学领域的深度学习实战
| ├──01 卷积神经网络原理与参数解读
| | ├──01 卷积神经网络应用领域.mp4 17.00M
| | ├──02 卷积的作用.mp4 19.52M
| | ├──03 卷积特征值计算方法.mp4 17.78M
| | ├──04 得到特征图表示.mp4 15.02M
| | ├──05 步长与卷积核大小对结果的影响.mp4 16.53M
| | ├──06 边缘填充方法.mp4 14.43M
| | ├──07 特征图尺寸计算与参数共享.mp4 17.03M
| | ├──08 池化层的作用.mp4 9.77M
| | ├──09 整体网络架构.mp4 13.09M
| | ├──10 VGG网络架构.mp4 15.62M
| | ├──11 残差网络Resnet.mp4 15.69M
| | └──12 感受野的作用.mp4 12.87M
| ├──02 PyTorch框架基本处理操作
| | ├──01 PyTorch实战课程简介.mp4 17.64M
| | ├──02 PyTorch框架发展趋势简介.mp4 19.20M
| | ├──03 框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4 14.24M
| | ├──04 PyTorch基本操作简介.mp4 21.86M
| | ├──05 自动求导机制.mp4 29.31M
| | ├──06 线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4 19.09M
| | ├──07 线性回归DEMO-训练回归模型.mp4 32.77M
| | ├──08 补充：常见tensor格式.mp4 16.98M
| | └──09 补充：Hub模块简介.mp4 46.26M
| ├──03 PyTorch框架必备核心模块解读
| | ├──01 卷积网络参数定义.mp4 20.38M
| | ├──02 网络流程解读.mp4 28.99M
| | ├──03 Vision模块功能解读.mp4 18.90M
| | ├──04 分类任务数据集定义与配置.mp4 22.07M
| | ├──05 图像增强的作用.mp4 13.30M
| | ├──06 数据预处理与数据增强模块.mp4 27.17M
| | ├──07 Batch数据制作.mp4 34.45M
| | ├──08 迁移学习的目标.mp4 9.99M
| | ├──09 迁移学习策略.mp4 13.47M
| | ├──10 加载训练好的网络模型.mp4 39.52M
| | ├──11 优化器模块配置.mp4 20.42M
| | ├──12 实现训练模块.mp4 27.46M
| | ├──13 训练结果与模型保存.mp4 33.83M
| | ├──14 加载模型对测试数据进行预测.mp4 43.28M
| | ├──15 额外补充-Resnet论文解读.mp4 82.12M
| | └──16 额外补充-Resnet网络架构解读.mp4 15.62M
| ├──04 基于Resnet的医学数据集分类实战
| | ├──01 医学疾病数据集介绍.mp4 15.88M
| | ├──02 Resnet网络架构原理分析.mp4 20.70M
| | ├──03 dataloader加载数据集.mp4 46.80M
| | ├──04 Resnet网络前向传播.mp4 26.17M
| | ├──05 残差网络的shortcut操作.mp4 34.86M
| | ├──06 特征图升维与降采样操作.mp4 19.69M
| | └──07 网络整体流程与训练演示.mp4 51.41M
| ├──05 图像分割及其损失函数概述
| | ├──01 语义分割与实例分割概述.mp4 15.95M
| | ├──02 分割任务中的目标函数定义.mp4 15.36M
| | └──03 MIOU评估标准.mp4 7.37M
| ├──06 Unet系列算法讲解
| | ├──01 Unet网络编码与解码过程.mp4 15.21M
| | ├──02 网络计算流程.mp4 13.01M
| | ├──03 Unet升级版本改进.mp4 12.22M
| | └──04 后续升级版本介绍.mp4 14.43M
| ├──07 unet医学细胞分割实战
| | ├──01 医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4 46.02M
| | ├──02 数据增强工具.mp4 52.28M
| | ├──03 Debug模式演示网络计算流程.mp4 33.57M
| | ├──04 特征融合方法演示.mp4 21.21M
| | ├──05 迭代完成整个模型计算任务.mp4 23.94M
| | └──06 模型效果验证.mp4 35.40M
| ├──08 deeplab系列算法
| | ├──01 deeplab分割算法概述.mp4 12.26M
| | ├──02 空洞卷积的作用.mp4 14.19M
| | ├──03 感受野的意义.mp4 14.85M
| | ├──04 SPP层的作用.mp4 15.63M
| | ├──05 ASPP特征融合策略.mp4 11.12M
| | └──06 deeplabV3Plus版本网络架构.mp4 19.02M
| ├──09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
| | ├──01 PascalVoc数据集介绍.mp4 49.31M
| | ├──02 项目参数与数据集读取.mp4 46.37M
| | ├──03 网络前向传播流程.mp4 24.29M
| | ├──04 ASPP层特征融合.mp4 37.63M
| | └──05 分割模型训练.mp4 26.00M
| ├──10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
| | ├──01 数据集与任务概述.mp4 27.87M
| | ├──02 项目基本配置参数.mp4 26.17M
| | ├──03 任务流程解读.mp4 55.75M
| | ├──04 文献报告分析.mp4 91.69M
| | ├──05 补充：视频数据源特征处理方法概述.mp4 20.94M
| | └──06 补充：R(2plus1)D处理方法分析.mp4 14.63M
| ├──11 YOLO系列物体检测算法原理解读
| | ├──01 检测任务中阶段的意义.mp4 12.98M
| | ├──02 不同阶段算法优缺点分析.mp4 8.95M
| | ├──03 IOU指标计算.mp4 9.79M
| | ├──04 评估所需参数计算.mp4 20.90M
| | ├──05 map指标计算.mp4 17.04M
| | ├──06 YOLO算法整体思路解读.mp4 12.69M
| | ├──07 检测算法要得到的结果.mp4 11.73M
| | ├──08 整体网络架构解读.mp4 25.44M
| | ├──09 位置损失计算.mp4 16.36M
| | ├──10 置信度误差与优缺点分析.mp4 23.08M
| | ├──11 V2版本细节升级概述.mp4 11.21M
| | ├──12 网络结构特点.mp4 12.99M
| | ├──13 架构细节解读.mp4 15.84M
| | ├──14 基于聚类来选择先验框尺寸.mp4 20.64M
| | ├──15 偏移量计算方法.mp4 23.07M
| | ├──16 坐标映射与还原.mp4 8.48M
| | ├──17 感受野的作用.mp4 22.27M
| | ├──18 特征融合改进.mp4 16.21M
| | ├──19 V3版本改进概述.mp4 14.94M
| | ├──20 多scale方法改进与特征融合.mp4 14.52M
| | ├──21 经典变换方法对比分析.mp4 9.27M
| | ├──22 残差连接方法解读.mp4 15.89M
| | ├──23 整体网络模型架构分析.mp4 10.54M
| | ├──24 先验框设计改进.mp4 10.80M
| | ├──25 sotfmax层改进.mp4 8.77M
| | ├──26 V4版本整体概述.mp4 13.00M
| | ├──27 V4版本贡献解读.mp4 8.19M
| | ├──28 数据增强策略分析.mp4 19.93M
| | ├──29 DropBlock与标签平滑方法.mp4 16.22M
| | ├──30 损失函数遇到的问题.mp4 12.28M
| | ├──31 CIOU损失函数定义.mp4 8.88M
| | ├──32 NMS细节改进.mp4 12.82M
| | ├──33 SPP与CSP网络结构.mp4 12.87M
| | ├──34 SAM注意力机制模块.mp4 18.63M
| | ├──35 PAN模块解读.mp4 18.35M
| | └──36 激活函数与整体架构总结.mp4 16.17M
| ├──12 基于YOLO5细胞检测实战
| | ├──01 任务与细胞数据集介绍.mp4 34.31M
| | ├──02 模型与算法配置参数解读.mp4 30.75M
| | ├──03 网络训练流程演示.mp4 32.31M
| | ├──04 效果评估与展示.mp4 22.48M
| | └──05 细胞检测效果演示.mp4 30.61M
| ├──13 知识图谱原理解读
| | ├──01 知识图谱通俗解读.mp4 16.22M
| | ├──02 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 20.74M
| | ├──03 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 65.42M
| | ├──04 金融与推荐领域的应用.mp4 17.14M
| | ├──05 数据获取分析.mp4 27.15M
| | ├──06 数据关系抽取分析.mp4 21.29M
| | ├──07 常用NLP技术点分析.mp4 18.19M
| | ├──08 graph-embedding的作用与效果.mp4 21.37M
| | ├──09 金融领域图编码实例.mp4 10.14M
| | ├──10 视觉领域图编码实例.mp4 17.11M
| | └──11 图谱知识融合与总结分析.mp4 19.22M
| ├──14 Neo4j数据库实战
| | ├──01 Neo4j图数据库介绍.mp4 36.74M
| | ├──02 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 21.06M
| | ├──03 可视化例子演示.mp4 33.63M
| | ├──04 创建与删除操作演示.mp4 20.27M
| | └──05 数据库更改查询操作演示.mp4 21.39M
| ├──15 基于知识图谱的医药问答系统实战
| | ├──01 项目概述与整体架构分析.mp4 25.48M
| | ├──02 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4 85.49M
| | ├──03 任务流程概述.mp4 24.82M
| | ├──04 环境配置与所需工具包安装.mp4 24.22M
| | ├──05 提取数据中的关键字段信息.mp4 43.55M
| | ├──06 创建关系边.mp4 28.69M
| | ├──07 打造医疗知识图谱模型.mp4 41.80M
| | ├──08 加载所有实体数据.mp4 27.31M
| | ├──09 实体关键词字典制作.mp4 24.13M
| | └──10 完成对话系统构建.mp4 28.64M
| ├──16 词向量模型与RNN网络架构
| | ├──01 词向量模型通俗解释.mp4 17.35M
| | ├──02 模型整体框架.mp4 23.56M
| | ├──03 训练数据构建.mp4 13.87M
| | ├──04 CBOW与Skip-gram模型.mp4 20.09M
| | ├──05 负采样方案.mp4 24.16M
| | └──06 额外补充-RNN网络模型解读.mp4 21.07M
| └──17 医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──01 数据与任务介绍.mp4 17.20M
| | ├──02 整体模型架构.mp4 12.01M
| | ├──03 数据-标签-语料库处理.mp4 28.87M
| | ├──04 输入样本填充补齐.mp4 26.49M
| | ├──05 训练网络模型.mp4 30.07M
| | └──06 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 67.86M
├──21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
| ├──01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
| | ├──01 jetson nano 硬件介绍.mp4 20.81M
| | ├──02 jetson nano 刷机.mp4 15.98M
| | ├──03 jetson nano 系统安装过程.mp4 89.80M
| | ├──04 感受nano的GPU算力.mp4 67.13M
| | └──05 安装使用摄像头csi usb.mp4 47.55M
| ├──02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
| | ├──01 jetson-inference 入门.mp4 43.82M
| | ├──02 docker 的安装使用.mp4 32.63M
| | ├──03 docker中运行分类模型.mp4 141.33M
| | ├──04 训练自己的目标检测模型准备.mp4 56.11M
| | ├──05 训练出自己目标识别模型a.mp4 101.63M
| | ├──06 训练出自己目标识别模型b.mp4 67.92M
| | └──07 转换出onnx模型，并使用.mp4 437.20M
| ├──03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
| | ├──01 NVIDIA TAO介绍和安装.mp4 75.50M
| | ├──02 NVIDIA TAO数据准备和环境设置.mp4 46.29M
| | ├──03 NVIDIA TAO数据转换.mp4 146.44M
| | ├──04 NVIDIA TAO预训练模型和训练a.mp4 73.64M
| | ├──05 NVIDIA TAO预训练模型和训练b.mp4 13.54M
| | ├──06 NVIDIA TAO预训练模型和训练c…mp4 32.05M
| | └──07 TAO 剪枝在训练推理验证.mp4 143.98M
| ├──04 AIoT人工智能物联网之deepstream
| | ├──01 deepstream 介绍安装.mp4 79.02M
| | ├──02 deepstream HelloWorld.mp4 48.33M
| | ├──03 GStreamer RTP和RTSP1.mp4 85.35M
| | ├──04 GStreamer RTP和RTSP2.mp4 111.14M
| | ├──05 python实现RTP和RTSP.mp4 75.31M
| | ├──06 deepstream推理.mp4 111.37M
| | └──07 deepstream集成yolov4.mp4 108.50M
| ├──05 tensorRT视频
| | ├──01 说在前面.mp4 27.33M
| | ├──01 源码【内有百度云地址，自取】.txt 0.15kb
| | ├──02 学习工具环境的介绍，自动环境配置.mp4 32.90M
| | ├──03 cuda驱动API，课程概述和清单.mp4 14.36M
| | ├──04 cuda驱动API，初始化和检查的理解，CUDA错误检查习惯.mp4 54.35M
| | ├──05 cuda驱动API，上下文管理设置，以及其作用.mp4 36.25M
| | ├──06 cuda驱动API，使用驱动API进行内存分配.mp4 16.28M
| | ├──07 cuda运行时API，课程概述和清单.mp4 10.71M
| | ├──08 cuda运行时API，第一个运行时程序，hello-cuda.mp4 17.03M
| | ├──09 cuda运行时API，内存的学习，pinnedmemory，内存效率问题.mp4 39.68M
| | ├──10 cuda运行时API，流的学习，异步任务的管理.mp4 32.66M
| | ├──11 cuda运行时API，核函数的定义和使用.mp4 115.38M
| | ├──12 cuda运行时API，共享内存的学习.mp4 39.31M
| | ├──13 cuda运行时API，使用cuda核函数加速warpaffine.mp4 45.74M
| | ├──14 cuda运行时API，使用cuda核函数加速yolov5的后处理.mp4 122.11M
| | ├──15 cuda运行时API，错误处理的理解以及错误的传播特性.mp4 25.82M
| | ├──16 tensorRT基础，课程概述清单.mp4 26.84M
| | ├──17 tensorRT基础，第一个trt程序，实现模型编译的过程.mp4 41.94M
| | ├──18 tensorRT基础，实现模型的推理过程.mp4 40.09M
| | ├──19 tensorRT基础，模型推理时动态shape的具体实现要点.mp4 36.76M
| | ├──20 tensorRT基础，onnx文件及其结构的学习，编辑修改onnx.mkv.mp4 80.14M
| | ├──21 tensorRT基础，实际模型上onnx文件的各种操作.mp4 227.02M
| | ├──22 tensorRT基础，正确导出onnx的介绍，使得onnx问题尽量少.mp4 24.99M
| | ├──23 tensorRT基础，学习使用onnx解析器来读取onnx文件，使用onnx-tensorrt源代码.mp4 89.32M
| | ├──24 tensorRT基础，学习从下载onnx-tensorrt到配置好并运行起来全过程.mp4 115.58M
| | ├──25 tensorRT基础，学习第一个插件的编写.mp4 141.19M
| | ├──26 tensorRT基础，对插件过程进行封装，并实现更容易的插件开发.mp4 80.33M
| | ├──27 tensorRT基础，学习编译int8模型，对模型进行int8量化.mp4 118.23M
| | ├──28 tensorRT高级，课程概述和清单.mp4 32.30M
| | ├──29 tensorRT高级，第一个完整的分类器程序.mp4 82.97M
| | ├──30 tensorRT高级，学习yolov5目标检测项目的代码修改、模型导出、编译到推理过程，没有封装.mp4 144.19M
| | ├──31 tensorRT高级，学习UNet场景分割项目的代码修改、模型导出、编译到推理过程，没有封装.mp4 283.67M
| | ├──32 tensorRT高级，学习alphapose姿态检测项目的代码修改、模型导出、编译到推理过程，没有封装.mp4 385.47M
| | ├──33 tensorRT高级，学习如何处理mmdetection框架下yolox模型的导出，并使得正常推理出来.mp4 303.16M
| | ├──34 tensorRT高级，学习如何使用onnxruntime进行onnx的模型推理过程.mp4 63.09M
| | ├──35 tensorRT高级，学习如何使用openvino进行onnx的模型推理过程.mp4 49.48M
| | ├──36 tensorRT高级，学习深度学习中涉及的线程知识.mp4 54.28M
| | ├──37 tensorRT高级，学习模型部署时常用的生产者消费者模型，以及future、promise、condition_variable.mkv.mp4 137.02M
| | ├──38 tensorRT高级，学习使用RAII资源获取即初始化配合接口模式对代码进行有效封装.mp4 125.43M
| | ├──39 tensorRT高级，学习RAII 接口模式下的生产者消费者以及多Batch的实现.mp4 129.38M
| | ├──40 tensorRT高级，封装之，模型编译过程封装，简化模型编译代码.mp4 82.12M
| | ├──41 tensorRT高级，封装之，内存管理的封装，内存的复用.mp4 39.70M
| | ├──42 tensorRT高级，封装之，tensor张量的封装，索引计算，内存标记以及自动复制.mp4 118.52M
| | ├──43 tensorRT高级，封装之，infer推理的封装，输入输出tensor的关联.mp4 50.57M
| | ├──44 tensorRT高级，封装之，基于生产者消费者实现的yolov5封装.mp4 80.52M
| | ├──45 tensorRT高级，封装之，终极封装形态，以及考虑的问题.mp4 234.61M
| | ├──46 tensorRT高级，调试方法、思想讨论.mp4 87.74M
| | ├──47 tensorRT高级，自动驾驶案例项目self-driving-道路分割分析.mp4 173.54M
| | ├──48 tensorRT高级，自动驾驶案例项目self-driving-深度估计分析.mp4 99.56M
| | ├──49 tensorRT高级，自动驾驶案例项目self-driving-车道线检测分析.mp4 239.73M
| | └──50 tensorRT高级，学习使用pybind11为python开发扩展模块.mp4 91.76M
| ├──06 pyTorch框架部署实践
| | ├──01 所需基本环境配置.mp4 16.18M
| | ├──02 模型加载与数据预处理.mp4 28.03M
| | ├──03 接收与预测模块实现.mp4 28.56M
| | ├──04 效果实例演示.mp4 31.64M
| | ├──05 课程简介.mp4 6.52M
| | └──05 源码【内有百度云地址，自取】.txt 0.15kb
| ├──07 YOLO-V3物体检测部署实例
| | ├──01 项目所需配置文件介绍.mp4 18.87M
| | ├──02 加载参数与模型权重.mp4 26.94M
| | ├──03 数据预处理.mp4 40.31M
| | └──04 返回线性预测结果.mp4 32.56M
| ├──08 docker实例演示
| | ├──01 docker简介.mp4 12.10M
| | ├──02 docker安装与配置.mp4 36.85M
| | ├──03 阿里云镜像配置.mp4 20.05M
| | ├──04 基于docker配置pytorch环境.mp4 28.38M
| | ├──05 安装演示环境所需依赖.mp4 25.09M
| | ├──06 复制所需配置到容器中.mp4 21.71M
| | └──07 上传与下载配置好的项目.mp4 36.18M
| ├──09 tensorflow-serving实战
| | ├──01 tf-serving项目获取与配置.mp4 23.18M
| | ├──02 加载并启动模型服务.mp4 23.11M
| | ├──03 测试模型部署效果.mp4 32.59M
| | ├──04 fashion数据集获取.mp4 27.32M
| | └──05 加载fashion模型启动服务.mp4 28.19M
| ├──10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
| | ├──01 论文算法核心框架概述.mp4 15.23M
| | ├──02 BatchNorm要解决的问题.mp4 15.14M
| | ├──03 BN的本质作用.mp4 17.66M
| | ├──04 额外的训练参数解读.mp4 16.14M
| | └──05 稀疏化原理与效果.mp4 19.08M
| ├──11 模型剪枝-Network Slimming实战解读
| | ├──01 整体案例流程解读.mp4 25.37M
| | ├──02 加入L1正则化来进行更新.mp4 20.52M
| | ├──03 剪枝模块介绍.mp4 23.63M
| | ├──04 筛选需要的特征图.mp4 27.92M
| | ├──05 剪枝后模型参数赋值.mp4 36.68M
| | └──06 微调完成剪枝模型.mp4 33.71M
| └──12 Mobilenet三代网络模型架构
| | ├──01 模型剪枝分析.mp4 17.36M
| | ├──02 常见剪枝方法介绍.mp4 19.86M
| | ├──03 mobilenet简介.mp4 7.50M
| | ├──04 经典卷积计算量与参数量分析.mp4 11.49M
| | ├──05 深度可分离卷积的作用与效果.mp4 12.73M
| | ├──06 参数与计算量的比较.mp4 31.97M
| | ├──07 V1版本效果分析.mp4 19.62M
| | ├──08 V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4 15.45M
| | ├──09 倒残差结构的作用.mp4 14.38M
| | ├──10 V2整体架构与效果分析.mp4 8.36M
| | ├──11 V3版本网络架构分析.mp4 9.54M
| | ├──12 SE模块作用与效果解读.mp4 25.55M
| | └──13 代码实现mobilenetV3网络架构.mp4 46.99M
├──22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
| ├──01 Huggingface与NLP介绍解读
| | └──01 Huggingface与NLP介绍解读.mp4 133.48M
| ├──02 Transformer工具包基本操作实例解读
| | ├──01 工具包与任务整体介绍.mp4 24.29M
| | ├──02 NLP任务常规流程分析.mp4 23.33M
| | ├──03 文本切分方法实例解读.mp4 34.51M
| | ├──04 AttentionMask配套使用方法.mp4 32.73M
| | ├──05 数据集与模型.mp4 34.74M
| | ├──06 数据Dataloader封装.mp4 45.42M
| | ├──07 模型训练所需配置参数.mp4 32.04M
| | └──08 模型训练DEMO.mp4 51.52M
| ├──03 transformer原理解读
| | └──01 transformer原理解读.mp4 302.10M
| ├──04 BERT系列算法解读
| | ├──01 BERT模型训练方法解读.mp4 20.74M
| | ├──02 ALBERT基本定义.mp4 31.81M
| | ├──03 ALBERT中的简化方法解读.mp4 36.68M
| | ├──04 RoBerta模型训练方法解读.mp4 22.64M
| | └──05 DistilBert模型解读.mp4 13.96M
| ├──05 文本标注工具与NER实例
| | ├──01 文本标注工具Doccano配置方法.mp4 27.62M
| | ├──02 命名实体识别任务标注方法实例.mp4 29.96M
| | ├──03 标注导出与BIO处理.mp4 30.65M
| | ├──04 标签处理并完成对齐操作.mp4 32.65M
| | ├──05 预训练模型加载与参数配置.mp4 34.16M
| | └──06 模型训练与输出结果预测.mp4 35.57M
| ├──06 文本预训练模型构建实例
| | ├──01 预训练模型效果分析.mp4 27.07M
| | ├──02 文本数据截断处理.mp4 38.11M
| | └──03 预训练模型自定义训练.mp4 83.34M
| ├──07 GPT系列算法
| | ├──01 GPT系列算法概述.mp4 21.79M
| | ├──02 GPT三代版本分析.mp4 25.04M
| | ├──03 GPT初代版本要解决的问题.mp4 26.61M
| | ├──04 GPT第二代版本训练策略.mp4 22.53M
| | ├──05 采样策略与多样性.mp4 22.14M
| | ├──06 GPT3的提示与生成方法.mp4 58.77M
| | ├──07 应用场景CODEX分析.mp4 31.10M
| | └──08 DEMO应用演示.mp4 72.71M
| ├──08 GPT训练与预测部署流程
| | ├──01 生成模型可以完成的任务概述.mp4 23.08M
| | ├──01 源码【内有百度云地址，自取】.txt 0.15kb
| | ├──02 数据样本生成方法.mp4 53.49M
| | ├──03 训练所需参数解读.mp4 46.11M
| | ├──04 模型训练过程.mp4 41.37M
| | └──05 部署与网页预测展示.mp4 62.77M
| ├──09 文本摘要建模
| | ├──01 源码【内有百度云地址，自取】.txt 0.15kb
| | ├──01 中文商城评价数据处理方法.mp4 53.68M
| | ├──02 模型训练与测试结果.mp4 83.03M
| | ├──03 文本摘要数据标注方法.mp4 44.44M
| | └──04 训练自己标注的数据并测试.mp4 22.74M
| ├──10 图谱知识抽取实战
| | ├──01 应用场景概述分析.mp4 66.44M
| | ├──02 数据标注格式样例分析.mp4 51.34M
| | ├──03 数据处理与读取模块.mp4 31.60M
| | ├──04 实体抽取模块分析.mp4 37.15M
| | ├──05 标签与数据结构定义方法.mp4 39.88M
| | ├──06 模型构建与计算流程.mp4 35.86M
| | ├──07 网络模型前向计算方法.mp4 26.17M
| | └──08 关系抽取模型训练.mp4 33.54M
| └──11 补充Huggingface数据集制作方法实例
| | ├──01 数据结构分析.mp4 46.24M
| | ├──02 Huggingface中的预处理实例.mp4 67.44M
| | └──03 数据处理基本流程.mp4 62.46M
├──23 自然语言处理通用框架-BERT实战
| ├──01 自然语言处理通用框架BERT原理解读
| | ├──01 BERT课程简介.mp4 21.52M
| | ├──02 BERT任务目标概述.mp4 10.07M
| | ├──03 传统解决方案遇到的问题.mp4 19.87M
| | ├──04 注意力机制的作用.mp4 13.08M
| | ├──05 self-attention计算方法.mp4 21.40M
| | ├──06 特征分配与softmax机制.mp4 18.48M
| | ├──07 Multi-head的作用.mp4 16.99M
| | ├──08 位置编码与多层堆叠.mp4 14.54M
| | ├──09 transformer整体架构梳理.mp4 20.18M
| | ├──10 BERT模型训练方法.mp4 17.75M
| | └──11 训练实例.mp4 19.42M
| ├──02 谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
| | ├──01 BERT开源项目简介.mp4 33.51M
| | ├──02 项目参数配置.mp4 74.98M
| | ├──03 数据读取模块.mp4 39.33M
| | ├──04 数据预处理模块.mp4 29.63M
| | ├──05 tfrecord数据源制作.mp4 37.70M
| | ├──06 Embedding层的作用.mp4 22.79M
| | ├──07 加入额外编码特征.mp4 31.47M
| | ├──08 加入位置编码特征.mp4 17.18M
| | ├──09 mask机制的作用.mp4 26.76M
| | ├──10 构建QKV矩阵.mp4 38.19M
| | ├──11 完成Transformer模块构建.mp4 30.38M
| | └──12 训练BERT模型.mp4 40.90M
| ├──03 项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
| | ├──01 中文分类数据与任务概述.mp4 47.89M
| | ├──02 读取处理自己的数据集.mp4 40.67M
| | └──03 训练BERT中文分类模型.mp4 51.06M
| ├──04 项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
| | ├──01 命名实体识别数据分析与任务目标.mp4 25.14M
| | ├──02 NER标注数据处理与读取.mp4 51.73M
| | └──03 构建BERT与CRF模型.mp4 48.68M
| ├──05 必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
| | ├──01 词向量模型通俗解释.mp4 17.35M
| | ├──02 模型整体框架.mp4 23.56M
| | ├──03 训练数据构建.mp4 13.87M
| | ├──04 CBOW与Skip-gram模型.mp4 20.09M
| | └──05 负采样方案.mp4 24.16M
| ├──06 必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
| | ├──01 数据与任务流程.mp4 36.56M
| | ├──02 数据清洗.mp4 21.20M
| | ├──03 batch数据制作.mp4 38.00M
| | ├──04 网络训练.mp4 37.77M
| | └──05 可视化展示.mp4 30.99M
| ├──07 必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
| | ├──01 RNN网络模型解读.mp4 21.07M
| | ├──02 NLP应用领域与任务简介.mp4 27.14M
| | ├──03 项目流程解读.mp4 34.00M
| | ├──04 加载词向量特征.mp4 24.99M
| | ├──05 正负样本数据读取.mp4 30.75M
| | ├──06 构建LSTM网络模型.mp4 37.00M
| | ├──07 训练与测试效果.mp4 71.00M
| | └──08 LSTM情感分析.mp4 460.22M
| └──08 医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──01 数据与任务介绍.mp4 17.20M
| | ├──02 整体模型架构.mp4 12.01M
| | ├──03 数据-标签-语料库处理.mp4 28.87M
| | ├──04 训练网络模型.mp4 30.07M
| | ├──05 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 67.86M
| | └──06 输入样本填充补齐.mp4 26.49M
├──24 自然语言处理经典案例实战
| ├──01 NLP常用工具包实战
| | ├──01 Python字符串处理.mp4 32.37M
| | ├──02 正则表达式基本语法.mp4 26.35M
| | ├──03 正则常用符号.mp4 30.75M
| | ├──04 常用函数介绍.mp4 31.77M
| | ├──05 NLTK工具包简介.mp4 24.55M
| | ├──06 停用词过滤.mp4 22.15M
| | ├──07 词性标注.mp4 28.94M
| | ├──08 数据清洗实例.mp4 36.17M
| | ├──09 Spacy工具包.mp4 36.94M
| | ├──10 名字实体匹配.mp4 17.57M
| | ├──11 恐怖袭击分析.mp4 33.51M
| | ├──12 统计分析结果.mp4 38.11M
| | ├──13 结巴分词器.mp4 22.94M
| | └──14 词云展示.mp4 72.83M
| ├──02 商品信息可视化与文本分析
| | ├──01 在线商城商品数据信息概述.mp4 27.30M
| | ├──02 商品类别划分方式.mp4 30.37M
| | ├──03 商品类别可视化展示.mp4 33.33M
| | ├──04 商品描述长度对价格的影响分析.mp4 27.75M
| | ├──05 关键词的词云可视化展示.mp4 45.17M
| | ├──06 基于tf-idf提取关键词信息.mp4 27.51M
| | ├──07 通过降维进行可视化展示.mp4 30.91M
| | └──08 聚类分析与主题模型展示.mp4 48.53M
| ├──03 贝叶斯算法
| | ├──01 贝叶斯算法概述.mp4 10.25M
| | ├──02 贝叶斯推导实例.mp4 11.08M
| | ├──03 贝叶斯拼写纠错实例.mp4 17.59M
| | ├──04 垃圾邮件过滤实例.mp4 21.06M
| | └──05 贝叶斯实现拼写检查器.mp4 33.53M
| ├──04 新闻分类任务实战
| | ├──01 文本分析与关键词提取.mp4 18.04M
| | ├──02 相似度计算.mp4 17.52M
| | ├──03 新闻数据与任务简介.mp4 30.55M
| | ├──04 TF-IDF关键词提取.mp4 44.00M
| | ├──05 LDA建模.mp4 26.19M
| | └──06 基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4 46.68M
| ├──05 HMM隐马尔科夫模型
| | ├──01 马尔科夫模型.mp4 14.24M
| | ├──02 隐马尔科夫模型基本出发点.mp4 15.04M
| | ├──03 组成与要解决的问题.mp4 12.09M
| | ├──04 暴力求解方法.mp4 21.01M
| | ├──05 复杂度计算.mp4 12.42M
| | ├──06 前向算法.mp4 28.20M
| | ├──07 前向算法求解实例.mp4 27.10M
| | ├──08 Baum-Welch算法.mp4 20.75M
| | ├──09 参数求解.mp4 13.68M
| | └──10 维特比算法.mp4 34.24M
| ├──06 HMM工具包实战
| | ├──01 hmmlearn工具包.mp4 16.18M
| | ├──02 工具包使用方法.mp4 48.00M
| | ├──03 中文分词任务.mp4 11.17M
| | └──04 实现中文分词.mp4 27.67M
| ├──07 语言模型
| | ├──01 开篇.mp4 7.56M
| | ├──02 语言模型.mp4 8.32M
| | ├──03 N-gram模型.mp4 12.62M
| | ├──04 词向量.mp4 12.59M
| | ├──05 神经网络模型.mp4 14.99M
| | ├──06 Hierarchical Softmax.mp4 14.52M
| | ├──07 CBOW模型实例.mp4 17.33M
| | ├──08 CBOW求解目标.mp4 8.19M
| | ├──09 锑度上升求解.mp4 15.55M
| | └──10 负采样模型.mp4 9.77M
| ├──08 使用Gemsim构建词向量
| | ├──01 使用Gensim库构造词向量.mp4 14.84M
| | ├──02 维基百科中文数据处理.mp4 34.30M
| | ├──03 Gensim构造word2vec模型.mp4 19.14M
| | └──04 测试模型相似度结果.mp4 17.74M
| ├──09 基于word2vec的分类任务
| | ├──01 影评情感分类.mp4 43.97M
| | ├──02 基于词袋模型训练分类器.mp4 26.80M
| | ├──03 准备word2vec输入数据.mp4 23.41M
| | └──04 使用gensim构建word2vec词向量（新）.mp4 54.57M
| ├──10 NLP-文本特征方法对比
| | ├──01 任务概述.mp4 30.59M
| | ├──02 词袋模型.mp4 23.16M
| | ├──03 词袋模型分析.mp4 53.16M
| | ├──04 TFIDF模型.mp4 35.60M
| | ├──05 word2vec词向量模型.mp4 40.89M
| | └──06 深度学习模型.mp4 31.08M
| ├──11 NLP-相似度模型
| | ├──01 任务概述.mp4 10.63M
| | ├──02 数据展示.mp4 17.04M
| | ├──03 正负样本制作.mp4 28.70M
| | ├──04 数据预处理.mp4 29.06M
| | ├──05 网络模型定义.mp4 39.19M
| | ├──06 基于字符的训练.mp4 40.91M
| | └──07 基于句子的相似度训练.mp4 29.17M
| ├──12 LSTM情感分析
| | ├──01 RNN网络架构.mp4 18.03M
| | ├──02 LSTM网络架构.mp4 16.63M
| | ├──03 案例：使用LSTM进行情感分类.mp4 28.36M
| | ├──04 情感数据集处理.mp4 32.21M
| | └──05 基于word2vec的LSTM模型.mp4 47.23M
| ├──13 机器人写唐诗
| | ├──01 任务概述与环境配置.mp4 11.24M
| | ├──02 参数配置.mp4 20.54M
| | ├──03 数据预处理模块.mp4 31.88M
| | ├──04 batch数据制作.mp4 25.87M
| | ├──05 RNN模型定义.mp4 16.59M
| | ├──06 完成训练模块.mp4 25.30M
| | ├──07 训练唐诗生成模型.mp4 10.34M
| | └──08 测试唐诗生成效果.mp4 19.61M
| └──14 对话机器人
| | ├──01 效果演示.mp4 24.19M
| | ├──02 参数配置与数据加载.mp4 37.63M
| | ├──03 数据处理.mp4 31.80M
| | ├──04 词向量与投影.mp4 29.20M
| | ├──05 seq网络.mp4 23.66M
| | └──06 网络训练.mp4 28.47M
├──25 知识图谱实战系列
| ├──01 知识图谱介绍及其应用领域分析
| | ├──01 知识图谱通俗解读.mp4 16.22M
| | ├──02 知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 20.74M
| | ├──03 知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 65.42M
| | ├──04 金融与推荐领域的应用.mp4 17.14M
| | └──05 数据获取分析.mp4 27.15M
| ├──02 知识图谱涉及技术点分析
| | ├──01 数据关系抽取分析.mp4 21.29M
| | ├──02 常用NLP技术点分析.mp4 18.19M
| | ├──03 graph-embedding的作用与效果.mp4 21.37M
| | ├──04 金融领域图编码实例.mp4 10.14M
| | ├──05 视觉领域图编码实例.mp4 17.11M
| | └──06 图谱知识融合与总结分析.mp4 19.22M
| ├──03 Neo4j数据库实战
| | ├──01 Neo4j图数据库介绍.mp4 36.74M
| | ├──02 Neo4j数据库安装流程演示.mp4 21.06M
| | ├──03 可视化例子演示.mp4 33.63M
| | ├──04 创建与删除操作演示.mp4 20.27M
| | └──05 数据库更改查询操作演示.mp4 21.39M
| ├──04 使用python操作neo4j实例
| | ├──01 使用Py2neo建立连接.mp4 31.34M
| | ├──02 提取所需的指标信息.mp4 35.67M
| | ├──03 在图中创建实体.mp4 30.47M
| | └──04 根据给定实体创建关系.mp4 36.16M
| ├──05 基于知识图谱的医药问答系统实战
| | ├──01 项目概述与整体架构分析.mp4 25.48M
| | ├──02 医疗数据介绍及其各字段含义.mp4 85.49M
| | ├──03 任务流程概述.mp4 24.82M
| | ├──04 环境配置与所需工具包安装.mp4 24.22M
| | ├──05 提取数据中的关键字段信息.mp4 43.55M
| | ├──06 创建关系边.mp4 28.69M
| | ├──07 打造医疗知识图谱模型.mp4 41.80M
| | ├──08 加载所有实体数据.mp4 27.31M
| | ├──09 实体关键词字典制作.mp4 24.13M
| | └──10 完成对话系统构建.mp4 28.64M
| ├──06 文本关系抽取实践
| | ├──01 关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4 13.79M
| | ├──02 LTP工具包概述介绍.mp4 35.51M
| | ├──03 pyltp安装与流程演示.mp4 30.12M
| | ├──04 得到分词与词性标注结果.mp4 33.36M
| | ├──05 依存句法概述.mp4 22.06M
| | ├──06 句法分析结果整理.mp4 28.07M
| | ├──07 语义角色构建与分析.mp4 39.63M
| | └──08 设计规则完成关系抽取.mp4 38.22M
| ├──07 金融平台风控模型实践
| | ├──01 竞赛任务目标.mp4 18.71M
| | ├──02 图模型信息提取.mp4 23.50M
| | ├──03 节点权重特征提取(PageRank).mp4 28.38M
| | ├──04 deepwalk构建图顶点特征.mp4 42.21M
| | ├──05 各项统计特征.mp4 40.57M
| | ├──06 app安装特征.mp4 33.72M
| | └──07 图中联系人特征.mp4 55.96M
| └──08 医学糖尿病数据命名实体识别
| | ├──01 数据与任务介绍.mp4 17.20M
| | ├──02 整体模型架构.mp4 12.01M
| | ├──03 数据-标签-语料库处理.mp4 28.87M
| | ├──04 输入样本填充补齐.mp4 26.49M
| | ├──05 训练网络模型.mp4 30.07M
| | └──06 医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4 67.86M
├──26 语音识别实战系列
| ├──01 seq2seq序列网络模型
| | ├──01 序列网络模型概述分析.mp4 15.34M
| | ├──02 工作原理概述.mp4 7.46M
| | ├──03 注意力机制的作用.mp4 12.53M
| | ├──04 加入attention的序列模型整体架构.mp4 17.98M
| | ├──05 TeacherForcing的作用与训练策略.mp4 13.91M
| | └──06 额外补充-RNN网络模型解读.mp4 21.07M
| ├──02 LAS模型语音识别实战
| | ├──01 数据源与环境配置.mp4 23.58M
| | ├──02 语料表制作方法.mp4 18.49M
| | ├──03 制作json标注数据.mp4 28.74M
| | ├──04 声音数据处理模块解读.mp4 43.66M
| | ├──05 Pack与Pad操作解析.mp4 26.11M
| | ├──06 编码器模块整体流程.mp4 22.30M
| | ├──07 加入注意力机制.mp4 24.02M
| | ├──08 计算得到每个输出的attention得分.mp4 26.53M
| | └──09 解码器与训练过程演示.mp4 31.69M
| ├──03 starganvc2变声器论文原理解读
| | ├──01 论文整体思路与架构解读.mp4 29.63M
| | ├──02 VCC2016输入数据.mp4 15.84M
| | ├──03 语音特征提取.mp4 24.20M
| | ├──04 生成器模型架构分析.mp4 11.70M
| | ├──05 InstanceNorm的作用解读.mp4 15.20M
| | ├──06 AdaIn的目的与效果.mp4 11.12M
| | └──07 判别器模块分析.mp4 86.72M
| ├──04 staeganvc2变声器源码实战
| | ├──01 数据与项目文件解读.mp4 16.60M
| | ├──02 环境配置与工具包安装.mp4 30.25M
| | ├──03 数据预处理与声音特征提取.mp4 61.10M
| | ├──04 生成器构造模块解读.mp4 29.54M
| | ├──05 下采样与上采样操作.mp4 24.50M
| | ├──06 starganvc2版本标签输入分析.mp4 37.38M
| | ├──07 生成器前向传播维度变化.mp4 19.33M
| | ├──08 判别器模块解读.mp4 24.21M
| | ├──09 论文损失函数.mp4 87.19M
| | ├──10 源码损失计算流程.mp4 27.61M
| | └──11 测试模块-生成转换语音.mp4 36.03M
| ├──05 语音分离ConvTasnet模型
| | ├──01 语音分离任务分析.mp4 7.24M
| | ├──02 经典语音分离模型概述.mp4 14.87M
| | ├──03 DeepClustering论文解读.mp4 12.75M
| | ├──04 TasNet编码器结构分析.mp4 32.49M
| | ├──05 DW卷积的作用与效果.mp4 8.85M
| | └──06 基于Mask得到分离结果.mp4 14.07M
| ├──06 ConvTasnet语音分离实战
| | ├──01 数据准备与环境配置.mp4 56.94M
| | ├──02 训练任务所需参数介绍.mp4 20.58M
| | ├──03 DataLoader定义.mp4 25.84M
| | ├──04 采样数据特征编码.mp4 28.11M
| | ├──05 编码器特征提取.mp4 40.11M
| | ├──06 构建更大的感受区域.mp4 37.05M
| | ├──07 解码得到分离后的语音.mp4 35.34M
| | └──08 测试模块所需参数.mp4 32.68M
| └──07 语音合成tacotron最新版实战
| | ├──01 语音合成项目所需环境配置.mp4 34.63M
| | ├──02 所需数据集介绍.mp4 32.54M
| | ├──03 路径配置与整体流程解读.mp4 46.09M
| | ├──04 Dataloader构建数据与标签.mp4 52.87M
| | ├──05 编码层要完成的任务.mp4 33.31M
| | ├──06 得到编码特征向量.mp4 20.52M
| | ├──07 解码器输入准备.mp4 24.82M
| | ├──08 解码器流程梳理.mp4 30.59M
| | ├──09 注意力机制应用方法.mp4 37.22M
| | ├──10 得到加权的编码向量.mp4 38.04M
| | ├──11 模型输出结果.mp4 39.77M
| | └──12 损失函数与预测.mp4 34.73M
├──27 推荐系统实战系列
| ├──01 推荐系统介绍及其应用
| | ├──01 1-推荐系统通俗解读.mp4 14.57M
| | ├──02 2-推荐系统发展简介.mp4 19.20M
| | ├──03 3-应用领域与多方位评估指标.mp4 20.15M
| | ├──04 4-任务流程与挑战概述.mp4 21.92M
| | ├──05 5-常用技术点分析.mp4 13.75M
| | └──06 6-与深度学习的结合.mp4 19.13M
| ├──02 协同过滤与矩阵分解
| | ├──01 1-协同过滤与矩阵分解简介.mp4 8.91M
| | ├──02 2-基于用户与商品的协同过滤.mp4 15.68M
| | ├──03 3-相似度计算与推荐实例.mp4 12.15M
| | ├──04 4-矩阵分解的目的与效果.mp4 17.31M
| | ├──05 5-矩阵分解中的隐向量.mp4 20.12M
| | ├──06 6-目标函数简介.mp4 10.78M
| | ├──07 7-隐式情况分析.mp4 11.62M
| | └──08 8-Embedding的作用.mp4 8.91M
| ├──03 音乐推荐系统实战
| | ├──01 1-音乐推荐任务概述.mp4 55.21M
| | ├──02 2-数据集整合.mp4 42.93M
| | ├──03 3-基于物品的协同过滤.mp4 48.36M
| | ├──04 4-物品相似度计算与推荐.mp4 52.54M
| | ├──05 5-SVD矩阵分解.mp4 24.91M
| | └──06 6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4 64.02M
| ├──04 知识图谱与Neo4j数据库实例
| | ├──01 1-知识图谱通俗解读.mp4 16.22M
| | ├──02 2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4 20.74M
| | ├──03 3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4 65.42M
| | ├──04 4-金融与推荐领域的应用.mp4 17.14M
| | ├──05 5-数据获取分析.mp4 27.15M
| | ├──06 1-Neo4j图数据库介绍.mp4 36.74M
| | ├──07 2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4 21.06M
| | ├──08 3-可视化例子演示.mp4 33.63M
| | ├──09 4-创建与删除操作演示.mp4 20.27M
| | └──10 5-数据库更改查询操作演示.mp4 21.39M
| ├──05 基于知识图谱的电影推荐实战
| | ├──01 1-知识图谱推荐系统效果演示.mp4 17.11M
| | ├──02 2-kaggle电影数据集下载与配置.mp4 47.01M
| | ├──03 3-图谱需求与任务流程解读.mp4 19.95M
| | ├──04 4-项目所需环境配置安装.mp4 35.79M
| | ├──05 5-构建用户电影知识图谱.mp4 43.41M
| | ├──06 6-图谱查询与匹配操作.mp4 14.77M
| | └──07 7-相似度计算与推荐引擎构建.mp4 28.40M
| ├──06 点击率估计FM与DeepFM算法
| | ├──01 1-CTR估计及其经典方法概述.mp4 16.87M
| | ├──02 2-高维特征带来的问题.mp4 9.88M
| | ├──03 3-二项式特征的作用与挑战.mp4 10.04M
| | ├──04 4-二阶公式推导与化简.mp4 17.27M
| | ├──05 5-FM算法解析.mp4 16.30M
| | ├──06 6-DeepFm整体架构解读.mp4 12.37M
| | ├──07 7-输入层所需数据样例.mp4 10.97M
| | └──08 8-Embedding层的作用与总结.mp4 17.03M
| ├──07 DeepFM算法实战
| | ├──01 1-数据集介绍与环境配置.mp4 41.04M
| | ├──02 2-广告点击数据预处理实例.mp4 36.84M
| | ├──03 3-数据处理模块Embedding层.mp4 24.60M
| | ├──04 4-Index与Value数据制作.mp4 20.81M
| | ├──05 5-一阶权重参数设计.mp4 23.78M
| | ├──06 6-二阶特征构建方法.mp4 20.89M
| | ├──07 7-特征组合方法实例分析.mp4 31.05M
| | ├──08 8-完成FM模块计算.mp4 15.58M
| | └──09 9-DNN模块与训练过程.mp4 28.36M
| ├──08 推荐系统常用工具包演示
| | ├──01 1-环境配置与数据集介绍.mp4 24.93M
| | ├──02 2-电影数据集预处理分析.mp4 27.96M
| | ├──03 3-surprise工具包基本使用.mp4 27.38M
| | ├──04 4-模型测试集结果.mp4 25.08M
| | └──05 5-评估指标概述.mp4 46.54M
| ├──09 基于文本数据的推荐实例
| | ├──01 1-数据与环境配置介绍.mp4 13.11M
| | ├──02 2-数据科学相关数据介绍.mp4 24.27M
| | ├──03 3-文本数据预处理.mp4 29.03M
| | ├──04 4-TFIDF构建特征矩阵.mp4 22.21M
| | ├──05 5-矩阵分解演示.mp4 21.76M
| | ├──06 6-LDA主题模型效果演示.mp4 38.49M
| | └──07 7-推荐结果分析.mp4 34.39M
| ├──10 基本统计分析的电影推荐
| | ├──01 1-电影数据与环境配置.mp4 52.40M
| | ├──02 2-数据与关键词信息展示.mp4 44.80M
| | ├──03 3-关键词云与直方图展示.mp4 42.14M
| | ├──04 4-特征可视化.mp4 33.14M
| | ├──05 5-数据清洗概述.mp4 49.36M
| | ├──06 6-缺失值填充方法.mp4 33.95M
| | ├──07 7-推荐引擎构造.mp4 36.10M
| | ├──08 8-数据特征构造.mp4 26.41M
| | └──09 9-得出推荐结果.mp4 37.26M
| └──11 补充-基于相似度的酒店推荐系统
| | ├──01 1-酒店数据与任务介绍.mp4 18.11M
| | ├──02 2-文本词频统计.mp4 25.41M
| | ├──03 3-ngram结果可视化展示.mp4 41.40M
| | ├──04 4-文本清洗.mp4 27.26M
| | ├──05 5-相似度计算.mp4 37.08M
| | └──06 6-得出推荐结果.mp4 44.93M
├──28 AI课程所需安装软件教程
| └──01 AI课程所需安装软件教程
| | └──01 AI课程所需安装软件教程.mp4 15.42M
└──29 额外补充
| └──01 通用创新点
| | ├──01 ACMIX（卷积与注意力融合）.mp4 62.25M
| | ├──02 GCnet(全局特征融合).mp4 50.75M
| | ├──03 Coordinate_attention.mp4 54.96M
| | ├──04 SPD（可替换下采样）.mp4 30.77M
| | ├──05 SPP改进.mp4 11.79M
| | ├──06 mobileOne(加速).mp4 28.62M
| | ├──07 Deformable(替换selfAttention).mp4 31.58M
| | ├──08 ProbAttention(采样策略).mp4 17.12M
| | ├──09 CrossAttention融合特征.mp4 14.17M
| | ├──10 Attention额外加入先验知识.mp4 6.07M
| | ├──11 结合GNN构建局部特征.mp4 20.29M
| | ├──12 损失函数约束项.mp4 7.04M
| | ├──13 自适应可学习参数.mp4 11.56M
| | ├──14 Coarse2Fine大框架.mp4 27.93M
| | ├──15 只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）.mp4 5.12M
| | ├──16 自己数据集如何发的好(要开源).mp4 30.35M
| | ├──17 可变形卷积加入方法.mp4 19.64M
| | └──18 在源码中加入各种注意力机制方法.mp4 91.89M
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