#独家
贪心-CV计算机视觉高端班

2022-05-17 12,381
此资源仅限VIP下载
下载不了?请联系网站客服提交链接错误!

#独家
贪心-CV计算机视觉高端班

2022-05-17 python 12,381
郑重承诺丨好课吧提供安全交易、信息保真!
¥ 0 钻石 此资源仅限VIP下载 升级VIP VIP活动仅需49起
立即下载 升级会员
详情介绍

贪心-CV计算机视觉高端班课程介绍:

课程从传统CV技术到基于深度学习的CV技术,帮助学员理解技术深层次的本质关系.课程涵盖10个实习项目+Cap-stone项目,且侧重技能不同,学员的知识体系会更加全面.

项目列表:

【经典CV】综合项目之Image Captioning

【无人驾驶】交通指示牌识别之CNN

【无人驾驶】方向盘自动转向之CNN

【无人驾驶】目标检测之SSD

【无人驾驶】交通指示牌识别之二值化神经网络

【无人驾驶】方向盘转向之效率网络

【经典CV】人脸识别之孪生网络

【经典CV】手写字符识别之胶囊网络

贪心-CV计算机视觉高端班 贪心-CV计算机视觉高端班

课程目录:

——/贪心CV/
├──CV计算机视觉集训营(视频)
| ├──任务100:道路行车道检测代码讲解.mp4 132.51M
| ├──任务101:在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4 69.88M
| ├──任务102:项目介绍.mp4 25.87M
| ├──任务103:交通指示牌识别的简介.mp4 28.69M
| ├──任务104:交通指示牌识别课程的编程任务.mp4 27.56M
| ├──任务105:如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4 70.55M
| ├──任务106:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4 88.95M
| ├──任务107:如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02.mp4 157.16M
| ├──任务108:色彩空间转换.mp4 51.87M
| ├──任务109:直方图均衡.mp4 80.65M
| ├──任务10:问答环节.mp4 57.00M
| ├──任务110:图像标准化.mp4 45.77M
| ├──任务111:使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4 51.46M
| ├──任务112:作业上传的要求.mp4 16.78M
| ├──任务113:介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4 28.89M
| ├──任务114:代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4 68.98M
| ├──任务115:卷积神经网络的数学原理01.mp4 37.79M
| ├──任务116:卷积神经网络的数学原理02.mp4 75.41M
| ├──任务117:深度学习调参-直播-01.mp4 55.54M
| ├──任务118:深度学习调参-直播-02.mp4 45.48M
| ├──任务119:深度学习调参-直播-03.mp4 55.60M
| ├──任务11:环境安装.mp4 106.82M
| ├──任务120:卷积层的启发.mp4 16.54M
| ├──任务121:卷积层的定量分析.mp4 17.25M
| ├──任务122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4 12.04M
| ├──任务123:多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4 12.13M
| ├──任务124:池化层的原理 定量分析.mp4 9.49M
| ├──任务125:卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4 22.97M
| ├──任务126:卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4 25.62M
| ├──任务127:基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4 11.30M
| ├──任务128:AlexNet的结构分析.mp4 8.75M
| ├──任务129:ZFNet的结构分析.mp4 8.17M
| ├──任务12:二元分类问题.mp4 32.50M
| ├──任务130:VGG的结构分析.mp4 8.51M
| ├──任务131:GoogleNet Inception的结构分析.mp4 12.08M
| ├──任务132:Inception V3的结构分析.mp4 43.76M
| ├──任务133:ResNet的结构分析.mp4 40.47M
| ├──任务134:ResNet的代码实现.mp4 154.16M
| ├──任务135:基于内容的图像搜索理论基础.mp4 29.34M
| ├──任务136:基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4 203.80M
| ├──任务137:使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp4 18.28M
| ├──任务138:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-01.mp4 164.03M
| ├──任务139:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-02.mp4 202.69M
| ├──任务13:逻辑函数.mp4 32.13M
| ├──任务140:项目介绍.mp4 15.10M
| ├──任务141:自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4 33.42M
| ├──任务142:如何收集训练数据.mp4 35.73M
| ├──任务143:理解分析训练数据.mp4 25.73M
| ├──任务144:自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4 181.48M
| ├──任务145:提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化.mp4 38.69M
| ├──任务146:探索数据01.mp4 39.45M
| ├──任务147:探索数据02.mp4 15.18M
| ├──任务148:图像增强01.mp4 62.69M
| ├──任务149:图像增强02.mp4 11.45M
| ├──任务14:指数与对数 、逻辑回归.mp4 43.68M
| ├──任务150:解决数据不平衡的问题 DataGenerator的应用.mp4 18.01M
| ├──任务151:网络结构实例.mp4 8.60M
| ├──任务152: 图像增强部分的代码讲解.mp4 99.53M
| ├──任务153:DataGenerator部分的代码讲解.mp4 64.10M
| ├──任务154:网络结构实现部分的代码讲解.mp4 84.23M
| ├──任务155:方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4 9.73M
| ├──任务156:使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解.mp4 69.92M
| ├──任务157:模拟器自动驾驶的展示.mp4 75.24M
| ├──任务158:通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题.mp4 63.97M
| ├──任务159:如何安装Python 连接模拟器的Python 库.mp4 22.22M
| ├──任务15:示例.mp4 84.02M
| ├──任务160:windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4 46.39M
| ├──任务161:mac 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4 33.51M
| ├──任务162:目标识别综述.mp4 37.65M
| ├──任务163:基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4 31.28M
| ├──任务164:Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4 82.86M
| ├──任务165:R-CNN的工作原理.mp4 129.64M
| ├──任务166:R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理.mp4 24.09M
| ├──任务167:R-CNN的不足之处.mp4 4.32M
| ├──任务168:Fast R-CNN详解.mp4 39.99M
| ├──任务169:Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4 37.13M
| ├──任务16:损失函数.mp4 59.35M
| ├──任务170:R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结.mp4 23.02M
| ├──任务171:目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4 22.38M
| ├──任务172:SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4 32.95M
| ├──任务173:SSD的网络结构(1).mp4 130.74M
| ├──任务173:SSD的网络结构.mp4 130.74M
| ├──任务174:如何使用卷积作为最后的预测层.mp4 13.87M
| ├──任务175:SSD的训练过程.mp4 53.42M
| ├──任务176:SSD的实验结果分析.mp4 24.09M
| ├──任务177:VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4 131.49M
| ├──任务178:SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4 13.63M
| ├──任务179:使用卷积作为最后的预测层详解.mp4 17.41M
| ├──任务17:损失函数推演.mp4 83.23M
| ├──任务180:SSD定位损失函数详解.mp4 35.31M
| ├──任务181:SSD中Anchor尺寸 宽高比 中心位置的确定.mp4 10.25M
| ├──任务182:SSD中分类损失函数详解.mp4 11.60M
| ├──任务183:Non-Max Suppression的原理.mp4 12.90M
| ├──任务184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4 12.17M
| ├──任务185:图像分割简介.mp4 36.55M
| ├──任务186:基于深度学习的图像分割U-Net的原理.mp4 79.40M
| ├──任务187:Transposed Convolution原理与运用.mp4 122.99M
| ├──任务188:U-Net的代码讲解.mp4 71.10M
| ├──任务189:图像生成的原理.mp4 10.27M
| ├──任务18:梯度下降法.mp4 104.82M
| ├──任务190:使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4 84.29M
| ├──任务191:图像风格转移的原理.mp4 38.25M
| ├──任务192:使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解.mp4 52.41M
| ├──任务193:SSD的原理回顾.mp4 47.70M
| ├──任务194:编程项目的训练数据介绍.mp4 58.73M
| ├──任务195:对SSD模型对产生Anchor有影响的参数讲解.mp4 134.63M
| ├──任务196:对候选框精选处理有影响的参数讲解.mp4 49.65M
| ├──任务197:对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4 28.30M
| ├──任务198:具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4 147.82M
| ├──任务199:编译模型, 使用模型做预测.mp4 180.42M
| ├──任务19:应用.mp4 110.33M
| ├──任务1:机器学习、深度学习简介.mp4 23.93M
| ├──任务200:SSD解码的实现.mp4 111.39M
| ├──任务201:帮助函数IoU, 坐标转换, SSD损失函数, Non-Max-Suppression的实现.mp4 227.60M
| ├──任务202:二值化神经网络的简介.mp4 37.17M
| ├──任务203:二值化网络的前向后向传播, 梯度计算原理.mp4 16.29M
| ├──任务204:二值化网络的训练算法.mp4 145.29M
| ├──任务205:二值化网络的实验结果.mp4 22.56M
| ├──任务206:二值化全连接网络的代码讲解.mp4 46.54M
| ├──任务207:DropoutNoScale层的实现.mp4 23.57M
| ├──任务208:BinaryDense层的实现.mp4 61.52M
| ├──任务209:二值化卷积神经网络的代码讲解.mp4 48.48M
| ├──任务20:直播答疑.mp4 19.46M
| ├──任务210:项目作业要求.mp4 22.56M
| ├──任务211:神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4 207.58M
| ├──任务212:MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析.mp4 56.94M
| ├──任务213:ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4 53.38M
| ├──任务214:EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理计算量分析和实验效果.mp4 167.50M
| ├──任务215:lightweight-network答疑时间.mp4 20.58M
| ├──任务216:回顾EffNet的原理.mp4 31.29M
| ├──任务217:EffNet的代码讲解.mp4 75.69M
| ├──任务218:One-Shot Learning 的意义和工作原理.mp4 23.76M
| ├──任务219:用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍.mp4 21.66M
| ├──任务21:自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4 65.07M
| ├──任务220:Siamese 深度神经网络的实验和结果分析.mp4 65.27M
| ├──任务221:Transposed Convolution 的应用, 算法回顾, 以及使用矩阵乘法实现.mp4 34.19M
| ├──任务222:Transposed Convolution 的梯度推导.mp4 22.09M
| ├──任务223:将卷积核转换为Toeplitz Matrix用于矩阵乘法实现Transposed.mp4 37.83M
| ├──任务224:同学对课程的效果反馈调查.mp4 322.29M
| ├──任务225:使用 Siamese 网络做门禁卡系统的入门介绍, 数据集的介绍.mp4 72.23M
| ├──任务226:PyTorch 基础教程.mp4 47.81M
| ├──任务227:Siamese One-Shot learning 知识回顾.mp4 14.32M
| ├──任务228:使用 PyTorch torchvision 库高效读取数据.mp4 70.91M
| ├──任务229:使用 PyTorch 定义 Siamese 网络结构.mp4 49.42M
| ├──任务22:使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4 257.79M
| ├──任务230:使用 PyTorch 写训练网络的代码.mp4 86.85M
| ├──任务231:使用 PyTorch 写测试网络的代码.mp4 82.29M
| ├──任务23:数据预处理 数据增强.mp4 62.67M
| ├──任务24:建立BatchGenerator高效读取数据.mp4 105.62M
| ├──任务25:训练网络 保存训练的中间过程数据.mp4 139.63M
| ├──任务26:查看网络训练过程 判断网络是否过拟合 欠拟合.mp4 46.22M
| ├──任务27:神经网络分类问题的经典数据(集鸢尾花数据集)介绍,神经网络Python库Keras的介绍.mp4 81.20M
| ├──任务28:使用Pandas读取鸢尾花数据集, 使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4 38.26M
| ├──任务29:使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4 135.24M
| ├──任务2:深度学习的发展历史.mp4 23.12M
| ├──任务30:训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.mp4 70.11M
| ├──任务31:神经网络数学原理(1): 神经网络的结点,权值,激活函数.mp4 60.37M
| ├──任务32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Feed Forward)算法.mp4 48.14M
| ├──任务33:神经网络数学原理(3):神经网络的前馈(Feed Forward)算法续,Softmax层的数值问题.mp4 45.97M
| ├──任务34:神经网络数学原理(4):神经网络BP(误差反向传播)算法.mp4 55.20M
| ├──任务35:神经网络数学原理(5):神经网络BP(误差反向传递)算法续.mp4 64.39M
| ├──任务36:神经网络数学原理(6):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递).mp4 75.67M
| ├──任务37:神经网络数学原理(7):手动演算神经网络BP算法(误差向后传递)续.mp4 68.19M
| ├──任务38:Neural.Network.Loss-直播01.mp4 69.63M
| ├──任务39:Neural.Network.Loss-直播02.mp4 60.67M
| ├──任务3:现代深度学习的典型例子.mp4 18.71M
| ├──任务40:Neural.Network.Loss-直播03.mp4 107.72M
| ├──任务41:梯度消亡.mp4 56.25M
| ├──任务42:梯度消亡问题分析.mp4 61.27M
| ├──任务43:梯度消亡解决方案.mp4 43.84M
| ├──任务44:过拟合.mp4 55.02M
| ├──任务45:DropOut 训练.mp4 38.04M
| ├──任务46:正则化.mp4 25.16M
| ├──任务47:最大范数约束 神经元的初始化.mp4 57.90M
| ├──任务48:作业讲解与答疑-01.mp4 98.23M
| ├──任务49:作业讲解与答疑-02.mp4 85.29M
| ├──任务4:深度学习在计算机视觉中的应用.mp4 24.34M
| ├──任务50:为什么需要递归神经网络?.mp4 28.10M
| ├──任务51:递归神经网络介绍.mp4 140.55M
| ├──任务52:语言模型.mp4 102.77M
| ├──任务53:RNN的深度.mp4 19.72M
| ├──任务54:梯度爆炸和梯度消失.mp4 141.54M
| ├──任务55:Gradient Clipping.mp4 38.89M
| ├──任务56:LSTM的介绍.mp4 89.60M
| ├──任务57:LSTM的应用.mp4 56.57M
| ├──任务58:Bi-Directional LSTM.mp4 48.06M
| ├──任务59:Gated Recurrent Unit.mp4 52.16M
| ├──任务5:深度学习的总结.mp4 10.51M
| ├──任务60:机器翻译.mp4 40.33M
| ├──任务61:Multimodal Learning.mp4 66.89M
| ├──任务62:Seq2Seq模型.mp4 131.29M
| ├──任务63:回顾RNN与LSTM.mp4 20.76M
| ├──任务64:Attention for Image Captioning.mp4 102.70M
| ├──任务65:Attention for Machine Translation.mp4 46.01M
| ├──任务66:Self-Attention.mp4 51.71M
| ├──任务67:Attention总结.mp4 20.16M
| ├──任务68:neural network optimizer直播-01.mp4 112.62M
| ├──任务69:neural network optimizer直播-02.mp4 75.50M
| ├──任务6:开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4 46.95M
| ├──任务70:neural network optimizer直播-03.mp4 143.79M
| ├──任务71:项目介绍.mp4 26.94M
| ├──任务72:看图说话任务一-01.mp4 40.11M
| ├──任务73:看图说话任务一-02.mp4 35.51M
| ├──任务74:看图说话任务一-03.mp4 57.92M
| ├──任务75:任务介绍.mp4 36.37M
| ├──任务76:如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4 16.52M
| ├──任务77:如何实现“load_vgg16_model”函数.mp4 27.36M
| ├──任务78:如何实现“extract_features”函数.mp4 34.80M
| ├──任务79:创建Tokenizer01.mp4 20.89M
| ├──任务7:GPU驱动程序安装.mp4 17.71M
| ├──任务80:创建Tokenizer02.mp4 62.38M
| ├──任务81:产生模型需要的输入数据01.mp4 77.24M
| ├──任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4 56.68M
| ├──任务83:任务的概述.mp4 16.62M
| ├──任务84:Input Embedding和Dropout层介绍.mp4 64.29M
| ├──任务85:LSTM Add层的介绍.mp4 29.31M
| ├──任务86:如何训练模型.mp4 65.14M
| ├──任务87:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数01.mp4 22.74M
| ├──任务88:如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02.mp4 114.67M
| ├──任务89:如何调用generate_caption函数.mp4 32.11M
| ├──任务8:CUDA的安装.mp4 21.36M
| ├──任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4 86.93M
| ├──任务91:读取和显示数字图像.mp4 35.91M
| ├──任务92:数字图像大小缩放.mp4 37.26M
| ├──任务93:数字图像直方图均衡.mp4 35.03M
| ├──任务94:图像去噪声.mp4 43.60M
| ├──任务95:图像边缘检测.mp4 47.38M
| ├──任务96:图像关键点检测.mp4 11.74M
| ├──任务97:道路行车道检测简介.mp4 17.72M
| ├──任务98:Canny边缘检测.mp4 31.40M
| ├──任务99:霍夫变换用于直线检测.mp4 55.64M
| └──任务9:cuDNN的安装, Tensorflow, PyTorch的GPU测试.mp4 31.35M
├──CV计算机视觉训练营(资料)
| ├──贪心CV资料.zip
资源下载此资源仅限VIP下载,请先
客服QQ:1415374178
常见问题

相关文章

评论
暂无评论
  • 0 +

    访问总数

  • 0 +

    会员总数

  • 0 +

    资源总数

  • 0 +

    今日发布

  • 0 +

    本周发布

  • 0 +

    稳定运行(天)

你的前景,远超我们想象