资源简介
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———————\天下无鱼15号盘\计算机教程LGXLB\21-深度之眼\10-人工智能顶会论文精讲(像素级复现) ├─001 【宣导片1】开启人工智能论文学习之旅 .mp4 12.15MB ├─002 【先导课】效率提高3倍的论文阅读方法 .mp4 94.36MB ├─003 【宣导片2】15w同学在这征服论文.mp4 10.75MB ├─004 01-CV Transformer-Vit-论文介绍.mp4 53.69MB ├─005 02-CV Transformer-Vit-论文精读1.mp4 41.8MB ├─006 03-CV Transformer-Vit-论文精读2 .mp4 40.1MB ├─007 04-CV Transformer-Vit-论文精读3- .mp4 57.9MB ├─008 05-CV Transformer-Vit-前言- .mp4 60.43MB ├─009 06-CV Transformer-Vit-关键代码详解1.mp4 39.73MB ├─010 07-CV Transformer-Vit-关键代码详解2.mp4 14.4MB ├─011 08-CV Transformer-Vit-关键代码详解3 .mp4 72.03MB ├─012 09-CV Transformer-Vit-回顾代码 .mp4 9.13MB ├─013 10-CV Transformer-Vit-代码示例.mp4 184.32MB ├─014 01-Unet-论文总览和摘要精读 .mp4 103.1MB ├─015 02-Unet-医学分割相关背景和取得的成果及意义 .mp4 98.65MB ├─016 03-Unet-两篇论文相互补充.mp4 85.94MB ├─017 04-Unet-回顾医学图像分析及CNN的发展历程 .mp4 183.49MB ├─018 05-Unet-先验知识补充.mp4 67.89MB ├─019 06-Unet-算法架构和实验结果及分析.mp4 99.15MB ├─020 07-Unet-试验设置及结果分析.mp4 45.09MB ├─021 08-Unet-代码精读- .mp4 170.44MB ├─022 BIDAF-01-背景意义.mp4 58.08MB ├─023 BIDAF-02-相关工作+小结.mp4 39.52MB ├─024 BIDAF-03-模型结构.mp4 60.95MB ├─025 BIDAF-04-实验分析.mp4 34.29MB ├─026 BIDAF-05-数据读取-jupyter.mp4 110.65MB ├─027 BIDAF-06-数据读取-pycharm .mp4 147.98MB ├─028 BIDAF-07-模型构建.mp4 95.06MB ├─029 BIDAF-08-训练加预测.mp4 102.46MB ├─030 BIDAF-09-评测指标计算- .mp4 79.15MB ├─031 YOLOv5-01-目标检测技术与YOLO系列- .mp4 15.74MB ├─032 YOLOv5-02-YOLOV3回顾.mp4 40.31MB ├─033 YOLOv5-03-YOLOV5新激活函数 .mp4 11.51MB ├─034 YOLOv5-04-YOLOV5核心知识点1.mp4 29.2MB ├─035 YOLOv5-05-YOLOV5核心知识点2.mp4 70.17MB ├─036 YOLOv5-06-YOLOV5代码讲解1 .mp4 30.26MB ├─037 YOLOV5-07-YOLOV5代码讲解2 .mp4 32.98MB ├─038 YOLOV5-08-YOLOV5代码讲解3.mp4 56.25MB ├─039 YOLOV5-09-YOLOV5代码讲解4.mp4 61.42MB ├─040 YOLOv5-10-YOLOV5-代码讲解5- .mp4 99.75MB ├─041 YOLOv5-11-YOLOV5-代码讲解6- .mp4 34.1MB ├─042 YOLOv5-12-YOLOV5-代码讲解7- .mp4 129.72MB ├─043 YOLOv5-13-YOLOV5-代码讲解8.mp4 97.04MB ├─044 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9- .mp4 144.86MB ├─046 yolox-02-背景 .mp4 69.05MB ├─047 yolox-03-概览- .mp4 11.1MB ├─048 yolox-04-详解-模型框架 .mp4 116.36MB ├─049 yolox-05-详解simOTA- .mp4 71.7MB ├─050 yolox-06-详解-模型结构 .mp4 61.07MB ├─051 yolox-07-详解-预处理.mp4 52.63MB ├─052 yolox-08-训练及总结- .mp4 23.53MB ├─053 yolox代码-09-前言- .mp4 17.57MB ├─054 yolox代码-10-预处理-mosaic- .mp4 85.9MB ├─055 yolox代码-11-预处理-randomaffine- .mp4 48.33MB ├─056 yolox代码-12-预处理-mixup .mp4 33.15MB ├─057 yolox代码-13-backbone.mp4 79.12MB ├─058 yolox代码-14-pafpn- .mp4 68.29MB ├─059 yolox代码-15-bbox decode- .mp4 39.29MB ├─060 yolox代码-16-simOTA-.mp4 103.11MB ├─061 yolox代码-17 总结- .mp4 26.62MB ├─062 cnn_for_re-01-前言 .mp4 22.9MB ├─063 cnn_for_re-02-论文介绍-研究背景.mp4 22.12MB ├─064 cnn_for_re-03-论文介绍-相关工作1- .mp4 38.17MB ├─065 cnn_for_re-04-论文介绍-相关工作2 .mp4 77.37MB ├─066 cnn_for_re-05-论文介绍-相关工作3- .mp4 58.33MB ├─067 cnn_for_re-06-论文泛读.mp4 64.74MB ├─069 cnn_for_re-08-论文精读2- .mp4 72.56MB ├─070 cnn_for_re-09-论文精读3.mp4 42.95MB ├─071 cnn_for_re-10-实验结果分析- .mp4 18.79MB ├─072 ResNet-01-背景成果意义- .mp4 88.63MB ├─073 ResNet-02-论文泛读.mp4 79.91MB ├─074 ResNet-03-上节回顾- .mp4 17MB ├─075 ResNet-04-论文精读-残差结构-1.mp4 38.78MB ├─076 ResNet-05-论文精读-残差结构-2.mp4 68.71MB ├─077 ResNet-06-ResNet结构-1 .mp4 56.51MB ├─078 ResNet-07-ResNet结构-2 .mp4 10.39MB ├─079 ResNet-08实验结果及分析.mp4 45.96MB ├─080 ResNet-09-论文总结 .mp4 74.41MB ├─081 ResNet-10-本节回顾及下节预告 .mp4 11.71MB ├─082 ResNet-11-ResNet结构搭建详解 .mp4 136.87MB ├─083 ResNet-12-ResNet20训练及实验分析-0.mp4 39.54MB ├─084 ResNet-13-ResNet20训练及实验分析-1 .mp4 46.71MB ├─085 ResNet-14-ResNet20训练及实验分析-2 .mp4 22.6MB ├─086 ResNet-15-ResNet20训练及实验分析-3 .mp4 48.13MB ├─087 Han-Attention-01-前期储备知识介绍 .mp4 71.7MB ├─088 Han-Attention-02-研究背景成果及意义 .mp4 112.72MB ├─089 Han-Attention-03-论文总览.mp4 140.6MB ├─090 Han-Attention-04-模型详解 .mp4 94.92MB ├─091 Han-Attention-05-实验结果及论文总结.mp4 267.67MB ├─092 Han-Attention-06-数据读取.mp4 118.4MB ├─093 Han-Attention-07-模型实现及训练和测试 .mp4 128.12MB ├─094 gat-01-研究背景.mp4 46.59MB ├─095 gat-02-图卷积消息传递 .mp4 40.59MB ├─096 gat-03-研究成果研究意义.mp4 44MB ├─097 gat-04-gnn核心框架 .mp4 118.13MB ├─098 gat-05-gat算法讲解.mp4 72.63MB ├─099 gat-06-各种attention总结- .mp4 65.27MB ├─100 gat-07-multi-head起源简介- .mp4 33.76MB ├─101 gat-08-GAT算法总结和实验设置 .mp4 170.97MB ├─102 gat-09-论文总结 .mp4 68.53MB ├─103 gat-10-代码介绍 .mp4 93.83MB ├─105 gat-12-邻接矩阵归一化 .mp4 60.7MB ├─106 gat-13-gat模型实现 .mp4 110.3MB ├─107 gat-14-gat模型训练及代码总结.mp4 59.25MB ├─108 BiSeNet-01-前期介绍 .mp4 40.16MB ├─109 BiSeNet-02-论文导读——分割常用损失函数-1- .mp4 52.86MB ├─110 BiSeNet-03-论文导读-分割常用损失函数-2.mp4 61.03MB ├─111 BiSeNet-04-论文导读-分割常用损失函数-3- .mp4 21.4MB ├─112 BiSeNet-05-论文导读-分割常用损失函数4 .mp4 81.59MB ├─113 BiSeNet-06-论文导读-5 .mp4 31.01MB ├─114 BiSeNet-07-上节回顾 .mp4 29.6MB ├─115 BiSeNet-08-引言 .mp4 114.27MB ├─116 BiSeNet-09-相关工作 算法架构总览 .mp4 103.28MB ├─117 BiSeNet-10-算法结构详解实验-0 .mp4 82.35MB ├─118 BiSeNet-11-算法结构详解实验-1 .mp4 94.76MB ├─119 BiSeNet-12-模型代码定义-0 .mp4 73.08MB ├─120 BiSeNet-13-模型代码定义-1.mp4 53.19MB ├─121 BiLSTM-CRF-01-论文研究背景- .mp4 65.1MB ├─122 BiLSTM-CRF_02关键算法.mp4 84.53MB ├─123 BiLSTM-CRF_03论文模型.mp4 52.58MB ├─124 BiLSTM-CRF_04损失函数l .mp4 48.17MB ├─125 BiLSTM-CRF_05实验结果与总结 .mp4 32.51MB ├─126 BiLSTM-CRF_06代码讲解.mp4 80.26MB ├─127 GAN-01-论文摘要 .mp4 42.75MB ├─128 GAN-02-论文背景 .mp4 44.85MB ├─129 GAN-03-论文泛读 .mp4 75.98MB ├─130 GAN-04-价值函数 .mp4 74.41MB ├─131 GAN-05-训练流程 理论证明 .mp4 108.36MB ├─132 GAN-06-实验结果 总结展望 .mp4 86.42MB ├─133 GAN-07-代码分析综述 .mp4 27.69MB ├─134 GAN-08-代码分析精讲 .mp4 100.67MB ├─144 CLIP-01-前言 .mp4 73.69MB ├─145 CLIP-02-background .mp4 76.8MB ├─146 CLIP-03-model01 .mp4 86.14MB ├─147 CLIP-04-model02 .mp4 125.66MB ├─148 CLIP-05-experiement .mp4 68.77MB ├─149 CLIP-06-code-0 .mp4 21.49MB ├─150 CLIP-07-code-1 .mp4 49.43MB ├─151 CLIP-08-code-2 .mp4 17.38MB ├─152 CLIP-09-code-3 .mp4 50.57MB ├─153 cnn_for_re-11-论文总结--ll .mp4 21.23MB ├─154 cnn_for_re-12-代码讲解1l .mp4 25.83MB ├─155 cnn_for_re-13-代码讲解2.mp4 80.3MB ├─156 cnn_for_re-14-代码讲解3 .mp4 41.91MB ├─157 cnn_for_re-15-代码讲解4- .mp4 56.72MB ├─158 cnn_for_re-16-代码讲解5- .mp4 79.92MB ├─159 cnn_for_re-17-代码讲解6.mp4 110.28MB ├─160 cnn_for_re-18-代码讲解7.mp4 72.32MB ├─161 swin10-代码-参数 .mp4 52.78MB ├─162 swin11-代码-swin大框架 .mp4 58.65MB ├─163 swin12-代码-basic_layer .mp4 54.25MB ├─164 swin13-代码-block详解-wmsa 相对位置编码 .mp4 132.04MB ├─165 swin14-代码-swmsa .mp4 54.87MB ├─166 swin15-代码-swin代码整体回顾 .mp4 51.08MB ├─167 swin16-代码-dwconv与wmsa .mp4 26.91MB ├─168 swin17-代码-总结.mp4 8.17MB └─目录.txt -1.#INDB
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4、求各位友站大佬放过,毕竟你在这边也是有相关记录的。
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