人工智能Paper年度会员（CV方向）

CV-baseline · CV-图像分割 · CV-目标检测 · CV-GAN · CV-OCR · CV-轻量化网络 · CV-transformer ·

*   01 CV-baseline/

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  *   01AlexNet-12- 代码结构4&训练方法.mp4

  *   02 CV 开班课.mp4

  *   02VGG-01-研究背景&成果&意义.mp4

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  *   03GoogleNet-01-研究背景、成果及意.mp4

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  *   03Googlenet-07-结构定义&基本组件.mp4

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  *   04GoogLeNet-v2-07-代码讲解.mp4

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  *   04Googlenet-v2-02-论文结果意义泛读.mp4

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  *   04Googlenet-v2-04-结构、实验结果及分析.mp4

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  *   05-googlenet-v3-07-代码准备.mp4

  *   05-googlenet-v3-08-网络结构代码详解.mp4

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  *   08-ResNeXt-01-背景意义成果.mp4

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  *   17 02VGG-03-结构及特点.mp4

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  *   24 CVbaseline 第一次直播答疑.mp4

  *   25 03GoogleNet-01-研究背景、成果及意.mp4

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  *   27 03GoogLeNet-03-GoogLeNet结构.mp4

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  *   30 03Googlenet-06-代码结果&数据集下载.mp4

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  *   33 04Googlenet-v2-01-论文背景.mp4

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  *   50 06-ResNet-01-背景成果意义.mp4

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  *   52 06-ResNet-03-残差结构.mp4

  *   53 06-ResNet-04-ResNet结构.mp4

  *   54 06-ResNet-05-论文总结.mp4

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  *   57 06-ResNet-08-ResNet20训练及实验分析.mp4

  *   58 cv baseline第二场直播答疑.mp4.mp4

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  *   60 07-googlenet-v4-02-论文泛读.mp4

  *   61 07-googlenet-v4-03-inception-v4.mp4

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  *   67 08-ResNeXt-01-背景意义成果.mp4

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  *   69 08-ResNeXt-03-聚合变换分析.mp4

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  *   82 09-DenseNet-07-实验结果及分析.mp4

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  *   87 09-DenseNet-12-DenseLayer详解..mp4

  *   88 09-DenseNet-13-DenseNet-40-训练.mp4

  *   89 CV baseline第三次直播答疑.mp4

  *   90 10-SENet-01-学习目标课程安排.mp4

  *   91 10-SENet-02-研究背景.mp4

  *   92 10-SENet-03-研究意义及成果.mp4

  *   93 10-SENet-04-论文结构..mp4

  *   94 10-SENet-05-论文图表.mp4

  *   95 10-SENet-06-Squeeze-Excitation..mp4

  *   96 10-SENet-07-SE-ResNet-50..mp4

  *   97 10-SENet-08-实验结果及分析.mp4

  *   98 10-SENet-09-Ablation-Study.mp4

  *   99 10-SENet-10-论文总结.mp4

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  *   101 cv baseline第四次直播答疑.mp4

  *   CV baseline 资料合集.html

  *   CVbaseline 第一次直播答疑.mp4

  *   cv baseline第二场直播答疑.mp4.mp4

*   02 CV-图像分割/

  *   02 开班课直播.mp4

  *   03 课件&代码.html

  *   04 01FCN-01-语意分割简介.mp4

  *   05 01FCN-02常用数据集、指标、研究成果..mp4

  *   06 01FCN-03-论文摘要精读..mp4

  *   07 01FCN-04-论文引言、全局信息及部分信息.mp4

  *   08 01FCN-05-感受域&平移不变性.mp4

  *   09 01FCN-06-经典算法&本文算法、上采样.mp4

  *   10 01FCN-07-算法架构..mp4

  *   11 01FCN-08-训练技巧&实验结果及分析..mp4

  *   12 01FCN-09-讨论&总结.mp4

  *   13 01FCN-10-代码实现.mp4

  *   14 01FCN-11-数据预处理..mp4

  *   15 01FCN-12-模型搭建.mp4

  *   16 01FCN-13-训练、验证&预测函数搭建..mp4

  *   17 01FCN-14-损失函数.mp4

  *   18 01FCN-15-指标计算.mp4

  *   20 02unet-01-论文总览&摘要精读.mp4

  *   21 02unet-02-医学分割相关背景&取得的成果及意义.mp4

  *   22 02unet-03-两篇论文相互补充.mp4

  *   23 02unet-04-回顾医学图像分析及CNN的发展历程.mp4

  *   24 02unet-05-先验知识补充.mp4

  *   25 02unet-06-算法架构&实验结果及分析.mp4

  *   26 02unet-07-试验设置及结果分析.mp4

  *   27 02unet-08-代码精读.mp4

  *   28 03SegNet-01-CNN和FCN前期介绍&论文背景&研究成果及意义.mp4

  *   29 03SegNet-02-CNN和FCN论文结构&摘要精读.mp4

  *   30 03SegNet-03-引言.mp4

  *   31 03SegNet-04-引言&D补充内容.mp4

  *   32 03SegNet-05-相关工作.mp4

  *   33 03SegNet-06-算法架构.mp4

  *   34 03SegNet-07-算法架构2.mp4

  *   35 03SegNet-08-解码器变体&实验设置、分析.mp4

  *   36 03SegNet-09-归纳实验设置参数&总结关键点.mp4

  *   37 03SegNet-10-模型的搭建.mp4

  *   38 03SegNet-11-DeconvNet模型的搭建.mp4

  *   39 04DeepLab-01论文背景、研究成果及意义.mp4

  *   40 04DeepLab-02-摘要.mp4

  *   41 04DeepLab-03-v1论文精读.mp4

  *   42 04DeepLab-04-v1论文精读2.mp4

  *   43 04DeepLab-05-v1-论文精读3总结.mp4

  *   44 04DeepLab-06-v2论文精读1.mp4

  *   45 04DeepLab-07-v2-论文精读2.mp4

  *   46 04DeepLab-08-v2论文精读3总结.mp4

  *   47 04DeepLab-09-v3论文精读1.mp4

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  *   49 04DeepLab-11-论文精讲v3+.mp4

  *   50 04DeepLab-12-v3+深度可分离卷积.mp4

  *   51 04DeepLab-13-v3+算法和实验、论文总结.mp4

  *   52 04DeepLab-14-代码复现.mp4

  *   53 04DeepLab-15-算法架构.mp4

  *   55 05GCN-01-前期介绍、论文导读.mp4

  *   56 05GCN-02-卷积核、卷积方式汇总.mp4

  *   57 05GCN-03-卷积方式汇总、论文结果及意义.mp4

  *   58 05GCN-04-引言及相关工作.mp4

  *   59 05GCN-05-特性、算法架构.mp4

  *   60 05GCN-06-实验设置、分析.mp4

  *   61 05GCN-07-代码精读.mp4

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  *   63 06DFN-01-前期知识、论文背景.mp4

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  *   65 06DFN-03-论文结构、摘要.mp4

  *   66 06DFN-04-算法模型详解.mp4

  *   67 06DFN-05-算法结构1.mp4

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  *   72 06DFN-10-代码复现.mp4

  *   74 07ENet-01-经典分割vs实时分割.mp4

  *   75 07ENet-02-实时分割常用方法&摘要精读.mp4

  *   76 07ENet-03-ENet引言&相关工作.mp4

  *   77 07ENet-04-LinkNet引言&相关工作&先验知识&ENet算法架构.mp4

  *   78 07ENet-05-ENet算法细节&LinkNet算法架构&实验分析.mp4

  *   79 07ENet-06-LinkNet代码定义.mp4

  *   80 07ENet-07-ENet代码定义.mp4

  *   81 07ENet-08-新代码(上).mp4

  *   82 07ENet-09-新代码(下).mp4

  *   83 08BiSeNet-01-分割常用损失函数(上).mp4

  *   84 08BiSeNet-02-分割常用损失函数(中).mp4

  *   85 08BiSeNet-03-分割常用损失函数(下)&分类器评价标准&摘要.mp4

  *   86 08BiSeNet-04-引言.mp4

  *   87 08BiSeNet-05-相关工作&算法架构总览.mp4

  *   88 08BiSeNet-06-算法结构详解&实验.mp4

  *   89 08BiSeNet-07-模型代码定义.mp4

  *   90 08BiSeNet-08-cityscapes数据集.mp4

  *   92 09DFANet-01-论文背景.mp4

  *   93 09DFANet-02-旷视软件部分补充..mp4

  *   94 09DFANet-03-旷视硬件部分补充..mp4

  *   95 09-DFANet-04-旷视官网.mp4

  *   96 09DFANet-05-引言.mp4

  *   97 09DFANet-06-相关工作_模型总览.mp4

  *   98 09DFANet-07-算法详解_实验分析..mp4

  *   99 09DFANet-08-代码定义(上)..mp4

  *   100 09DFANet-09-代码定义(下)..mp4

  *   101 10RedNet-01-深度图相关基本概念..mp4

  *   102 10RedNet-02-深度图相关研究方向..mp4

  *   103 10RedNet-03-引言.mp4

  *   104 10RedNet-04-相关工作&算法总览.mp4

  *   105 10RedNet-05-算法细节&实验..mp4

  *   106 10RedNet-06-模型搭建(上).mp4

  *   107 10RedNet-07-模型搭建(下).mp4

  *   108 10RedNet-08-NYUDv2数据集.mp4

  *   109 10RedNet-09-RGB-D分割代码.mp4

  *   110 11RDFNet-01-论文简介&特征融合.mp4

  *   111 11RDFNet-02-NYUDv2数据集.mp4

  *   112 11RDFNet-03-SUNRGBD数据集&摘要.mp4

  *   113 11RDFNet-04-RefineNet引言&相关工作.mp4

  *   114 11RDFNet-05-RefineNet相关背景.mp4

  *   115 11RDFNet-06-LW引言&相关工作&模型压缩.mp4

  *   116 11RDFNet-07-RDFNet引言&相关工作.mp4

  *   117 11RDFNet-08-RefineNet算法架构.mp4

  *   118 11RDFNet-09-LW&RDFNet算法架构.mp4

  *   119 11RDFNet-10-实验分析.mp4

  *   120 11RDFNet-11-总复习.mp4

  *   121 11RDFNet-12-RefineNet模型定义.mp4.mp4

  *   122 11RDFNet-13-LW&RDF模型定义&SUNRGBD数据集.mp4.mp4

*   03 CV-目标检测/

  *   01 目标检测资料合集.html

  *   02 目标检测开营直播.mp4

  *   03 基础知识-01-个人数据集标签制作.mp4

  *   04 基础知识-02-训练数据格式转化.mp4

  *   05 01 YOLOV3-01-泛读_目标检测与YOLO系列.mp4.mp4

  *   06 01 YOLOV3-02-泛读_摘要与结论分析.mp4.mp4

  *   07 01 YOLOV3-03-论文精读_背景和结构.mp4.mp4

  *   08 01 YOLO V3-04-论文精读_实验和结论.mp4.mp4

  *   09 01 YOLO V3-05-论文精读_归纳总结.mp4.mp4

  *   10 01 YOLOV3-06-代码讲解_项目讲解与VOC数据制作.mp4.mp4

  *   11 01 YOLOV3-07-代码讲解_训练代码讲解.mp4.mp4

  *   12 01 YOLOV3-08-代码讲解_Dataset类编码训练数据.mp4.mp4

  *   13 01 YOLOV3-09-代码讲解_网络结构搭建.mp4.mp4

  *   14 01 YOLOV3-10-代码讲解_Anchor_box生成与预测结果的解码.mp4.mp4

  *   15 01 YOLOV3-11-代码讲解_训练测试和Loss函数.mp4.mp4

  *   16 02 SSD-01-论文泛读_背景介绍.mp4.mp4

  *   17 02 SSD-02-论文泛读_泛读和网络结构.mp4.mp4

  *   18 02 SSD-03-论文精读_网络结构.mp4.mp4

  *   19 02 SSD-04-论文精读_SSD训练策略.mp4.mp4

  *   20 02 SSD-05-论文精读_SSD实验设置和结论.mp4.mp4

  *   21 02 SSD-06-论文精读_模型细节.mp4.mp4

  *   22 02 SSD-07-论文精读_损失函数和论文总结.mp4.mp4

  *   23 02 SSD-08-代码实现_训练VOC数据集.mp4.mp4

  *   24 02 SSD-09-代码实现_backbone网络.mp4.mp4

  *   25 02 SSD-10-代码实现_head结构代码实现.mp4.mp4

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  *   29 03 Faster R-CNN-01-论文泛读_RCNN演变.mp4

  *   30 03 Faster R-CNN-02-论文泛读_摘要和网络结构.mp4

  *   31 03 Faster R-CNN-03-精读_结构总览.mp4.mp4

  *   32 03 Faster R-CNN-04-精读Paper_背景介绍.mp4.mp4

  *   33 03 Faster R-CNN-05-精读Paper_RPN与rpn_loss.mp4.mp4

  *   34 03 Faster R-CNN-06-精读Paper_RPN训练.mp4.mp4

  *   35 03 Faster R-CNN-07-精读Paper_实验和结论.MP4.mp4

  *   36 03 Faster R-CNN-08-精读PPT_Anchor和RPN.mp4.mp4

  *   37 03 Faster R-CNN-09-精读PPT_网络细节.mp4

  *   38 03 Faster R-CNN-10-代码讲解_训练VOC数据集.mp4

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  *   40 03 Faster R-CNN-12-代码讲解_RPN.mp4

  *   41 03 Faster R-CNN-13-代码讲解_数据和标签的同步处理(Dataset类).mp4

  *   42 03 Faster R-CNN-14代码讲解_建议框的生成(Proposal layer).mp4

  *   43 03 Faster R-CNN-15-代码讲解_Anchor box的生成和正负样本的划分.mp4

  *   45 04 FPN-01-论文泛读_背景介绍.mp4

  *   46 04 FPN-02-论文泛读_论文泛读.mp4

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  *   48 05 RetinaNet-01-论文泛读_论文背景.mp4

  *   49 05 RetinaNet-02-论文泛读_摘要及总结.mp4

  *   50 05 RetinaNet-03-论文泛读_研究背景及相关工作.mp4

  *   51 05 RetinaNet-04-论文精读_Focal loss及Retinanet网络结构.mp4

  *   52 05 RetinaNet-05-论文精读_Retinanet核心知识归纳.mp4

  *   53 05 RetinaNet-06-代码讲解_训练.mp4

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  *   58 05 RetinaNet-11-代码讲解_Focal Loss代码.mp4

  *   60 06MaskRcnn-01-论文泛读1.mp4.mp4

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  *   70 07 Fcos-01-论文泛读.mp4.mp4

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*   04 CV-GAN/

  *   01 GAN专题班开营直播.mp4

  *   01 【2月20日】stylegan2-论文泛读 - 视频暂时开播.txt

  *   02 GAN专题班开营直播.mp4

  *   02 资料合集.html

  *   03 01GAN-01-论文摘要.mp4

  *   03 资料合集.html

  *   04 01GAN-01-论文摘要.mp4

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  *   07 01GAN-04-价值函数.mp4

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  *   08 01GAN-05-训练流程&理论证明1.mp4

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  *   09 01GAN-06-理论证明2&实验结果&总结展望.mp4

  *   09 01GAN-07-代码分析综述.mp4

  *   10 01GAN-07-代码分析综述.mp4

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  *   11 01GAN-08-代码分析精讲.mp4

  *   11 02CGAN-01-论文摘要&论文背景.mp4

  *   12 02CGAN-01-论文摘要&论文背景.mp4

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  *   20 03DCGAN-05-隐空间分析2&总结展望&论文总结.mp4

  *   21 03DCGAN-05-隐空间分析2&总结展望&论文总结.mp4

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  *   74 10StyleGAN-05-隐变量解耦1.mp4.mp4

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  *   76 10StyleGAN-06-隐变量解耦2&论文总结.mp4.mp4

  *   76 10StyleGAN-07-代码讲解1.mp4.mp4

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  *   79 10StyleGAN-09-代码讲解3.mp4.mp4

*   05 CV-OCR/

  *   01 OCR-课件代码资料集合.html

  *   02 1.1 CRNN-泛读-背景论文.mp4.mp4

  *   03 1.2 CRNN-泛读-研究成果及意义.mp4.mp4

  *   04 1.3 CRNN-泛读-LSTM、CTC、Beam Search、论文泛读.mp4.mp4

  *   05 1.4 CRNN-精读-原有模型.mp4.mp4

  *   06 1.5 CRNN-精读-CRNN网络结构、论文细节一.mp4.mp4

  *   07 1.6 CRNN-精读-论文细节二三四.mp4.mp4

  *   08 1.7 CRNN-精读-实验结果及总结.mp4.mp4

  *   09 1.8 CRNN-code1.mp4.mp4

  *   10 1.9 CRNN-code2.mp4.mp4

  *   11 1.10 CRNN-code3.mp4.mp4

  *   12 1.11 CRNN-code4.mp4.mp4

  *   13 1.12 CRNN-code5.mp4.mp4

  *   14 2.1 attention_OCR-研究背景、成果、意义.mp4

  *   15 2.2 attention_OCR-论文知识点讲解.mp4

  *   16 2.3 attention_OCR-精读-论文总览及模型细节.mp4

  *   17 2.4 attention_OCR-精读-模型细节二.mp4

  *   18 2.5 attention_OCR-精读-模型细节三.mp4

  *   19 2.6 attention_OCR-精读-模型细节四.mp4

  *   20 2.7 attention_OCR-精读-论文中的细节描述.mp4

  *   21 2.8 attention_OCR-精读-实验.mp4

  *   22 2.9 attention_OCR-精读-总结.mp4

  *   23 2.10 attention_OCR-代码-数据集.mp4

  *   24 2.11 attention_OCR-model-1.mp4

  *   25 2.12 attention_OCR-model-2.mp4

  *   26 2.13 attention_OCR-model-3.mp4

  *   27 2.14 attention_OCR-model-4.mp4

  *   28 2.15 attention_OCR-model-5.mp4

  *   29 2.16 attention_OCR-model-6.mp4

  *   30 2.17 attention_OCR-train.mp4

  *   31 2.18 总结-CRNN回顾.mp4

  *   32 2.19 总结-Attention-based-回顾及对比.mp4

  *   33 3.01 CTPN-论文讲解.mp4

  *   34 3.02 CTPN-论文详解.mp4

  *   35 3.03 CTPN-论文详解.mp4

  *   36 3.04 CTPN-论文详解.mp4

  *   37 3.05 CTPN-代码详解.mp4

  *   38 3.06 CTPN-代码详解.mp4

  *   39 3.07 CTPN代码详解.mp4

  *   40 3.08 CTPN代码详解.mp4

  *   41 4.01 EAST_1.mp4.mp4

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  *   45 4.05 EAST_code_0.mp4.mp4

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*   06 CV-轻量化网络/

  *   01 轻量化网络专题开班.mp4.mp4

  *   02 课件&代码.html

  *   03 01mobileNet-01-背景介绍.mp4

  *   04 01mobileNet-02-论文结构&摘要精读.mp4

  *   05 01mobileNet-03-主体架构&深度可分离卷积.mp4

  *   06 01MobileNet-04-超参数.mp4

  *   07 01mobileNet-05-后续创新及改进.mp4

  *   08 01MobileNets-06-代码结构.mp4

  *   09 01MobileNets-07-模型设计.mp4

  *   10 01MobileNets-08-模型评估.mp4

  *   11 02shufflenet-01-研究背景&意义.mp4

  *   12 02shufflenet-02-论文结构&摘要.mp4

  *   13 02shufflenet-03-分组点卷积.mp4

  *   14 02shufflenet-04-通道重排.mp4

  *   15 02shufflenet-05-总结&创新.mp4

  *   16 02shufflenet-06-复现网络结构.mp4

  *   17 02shufflenet-07-数据预处理.mp4

  *   18 02shufflenet-08-模型设计.mp4

  *   19 02shufflenet-09-模型评估.mp4

  *   20 03squeezenet-01-研究背景&成果&意义.mp4

  *   21 3squeezenet-02-结构&泛读.mp4

  *   22 03squeezenet-03-cnn结构设计策略&Fire Module内部.mp4

  *   23 03squeezenet-04-网络架构及细节&试验结果及分析.mp4

  *   24 03squeezenet-05-模型预处理、加载.mp4

  *   25 03squeezenet-06-模型结构构造.mp4

  *   26 03squeezenet-07-模型评估.mp4

  *   27 04xception-01-研究背景&成果&泛读.mp4

  *   28 04xception-02-网络发展.mp4

  *   29 04xception-03-网络结构&深度可分离卷积对比.mp4

  *   30 04xception-04-实验结果及论文分析&论文总结.mp4

  *   31 04xception-05-准备工作.mp4

  *   32 04xception-06-模型设计.mp4

  *   33 04xception-07-模型训练及评估.mp4

  *   34 05 knowledge distillation-01-论文泛读.mp4

  *   35 05 knowledge distillation-02-集成模型思想.mp4

  *   36 05 knowledge distillation-03-知识蒸馏思想和方法.mp4

  *   37 05 knowledge distillation-04-专家集成模型及知识蒸馏实验.mp4

  *   38 05knowledge distillation-05-项目代码总览与小结.mp4

  *   39 05knowledge distillation-06-教师网络与学生网络的构建.mp4

  *   40 05knowledge distillation-07-教师网络与学生网络的训练.mp4

  *   41 05knowledge distillation-08-知识蒸馏训练学生网络.mp4

  *   42 06attention-transfer-01-研究背景&成果&摘要.mp4

  *   43 06attention-transfer-02-计算机视觉中的注意力转移.mp4

  *   44 06attention-transfer-03-基于激活&梯度&的注意力图&实验.mp4

  *   45 06attention-transfer-04-搭建训练教师模型&学生模型.mp4

  *   46 06attention-transfer-05-实现基于激活&梯度注意力图&训练学生.mp4

  *   47 07LearningWeightsandConnections-01-研究背景&成果&摘要.mp4

  *   48 07LearningWeightsandConnections-02-计算网络参数量计算量.mp4

  *   49 07 LearningWeightsandConnections-03-剪枝介绍.mp4

  *   50 07 LearningWeightsandConnections-04-迭代式剪枝.mp4

  *   51 07 LearningWeightsandConnections-05-搭建并训练目标网络.mp4

  *   52 07 LearningWeightsandConnection-06-结构化剪枝、可视化.mp4

  *   53 08Network Slimming-01-研究背景、成果、意义及论文泛读.mp4

  *   54 08Network Slimming-02-CNN通道剪枝、Batch Norm.mp4

  *   55 08Network Slimming-03-通道剪枝方法、结果及分析、总结.mp4

  *   56 08Network Slimming-04-搭建并训练目标网络.mp4.mp4

  *   57 08Network Slimming-05-用bn层剪枝&结构分析.mp4.mp4

  *   58 09Pruning for Efficient Inference-01--研究背景、成果.mp4

  *   59 09Pruning for Efficient Inference-02-通道重要性判断.mp4

  *   60 09Pruning for Efficient Inference-03-FLOPs正则化.mp4

  *   61 09pruning-04-目标网络搭建.mp4.mp4

  *   62 09pruning-05-Hook&FLOPs.mp4.mp4

  *   63 09pruning-06-迭代式泰勒剪枝过程.mp4.mp4

*   07 CV-transformer/

  *   01 【2月20日】convnext-代码详解 - 视频暂时开播.txt

  *   01 【12月12日】PVT-代码详解.mp4

  *   02 【2月16日】convnext-论文讲解 - 视频暂时开播.txt

  *   02 【12月8日】PVT-论文讲解.mp4

  *   03 课件&代码集合.html

  *   04 6-16 CV transformer 体验课直播回放.mp4

  *   05 6-17 CV-transformer 直播回放.mp4

  *   06 【6月25日】CV-transformer VIT论文讲解.mp4

  *   07 【6月27日】CV-transformer VIT代码详解.mp4

  *   08 【7月1日】CV-transformer PVT论文详解.mp4

  *   09 【7月4日】CV-transformer PVT代码详解.mp4

  *   10 【7月8日】CV-transformer Swin Transformer论文详解.mp4

  *   11 【7月11日】CV-transformer Swin Transformer代码详解.mp4

  *   12 【7月15日】CV-transformer DETR 论文详解.mp4

  *   13 【7月18日】CV-transformer DETR代码讲解.mp4

  *   14 【7月22日】CV-transformer Deformable DETR论文详解.mp4

  *   15 【7月25日】CV-transformer Deformable DETR代码详解.mp4

  *   16 【7月29日】CV-transformer Sparse R-CNN论文详解.mp4

  *   17 【8月1日】CV-transformer Sparse R-CNN代码详解.mp4

  *   18 【12月1日】Vit-论文讲解.mp4

  *   19 【12月5日】Vit-代码详解.mp4

  *   20 【12月8日】PVT-论文讲解.mp4

  *   21 【12月12日】PVT-代码详解.mp4

  *   22 【12月22日】Swin Transformer论文讲解.mp4

  *   23 【12月26日】Swin Transformer-代码详解.mp4

  *   24 【12月29日】Swin Transformer-代码详解.mp4

  *   25 【1月5日】pretrain小型专题（上）.mp4

  *   26 【1月9日】pretrain小型专题（下）.mp4

  *   27 【1月12日】DETR-论文讲解.mp4

  *   28 【1月16日】DETR-代码讲解.mp4

  *   29 【1月19日】Deformable detr论文讲解.mp4

  *   30 【1月26日】Deformable detr-代码讲解.mp4

  *   31 【2月9日】sparse rcnn-论文讲解.mp4

  *   32 【2月13日】sparse rcnn-代码讲解.mp4

*   08 CV-人脸识别/

  *   01 人脸识别-课件代码资料合集.html

  *   02 1.1 人脸识别背景介绍.mp4

  *   03 1.2 论文研究背景成果以及意义.mp4

  *   04 1.3 论文泛读摘要部分.mp4

  *   05 1.4 论文泛读介绍部分.mp4

  *   06 1.5 论文泛读相关工作部分.mp4

  *   07 1.6 论文精读PCA补充.mp4

  *   08 1.7 论文精读特征脸计算上.mp4

  *   09 1.8 论文精读特征脸计算中.mp4

  *   10 1.9 论文精读特征脸计算下.mp4

  *   11 1.10 代码讲解pca计算.mp4

  *   12 1.11 代码讲解特征提取以及人脸重构.mp4

  *   13 1.12 代码讲解人脸分类之最短距离方法.mp4

  *   14 1.13 代码讲解人脸分类之SVM方法.mp4

  *   15 1.14 代码讲解人脸分类之神经网络方法.mp4

  *   16 1.15 论文总结.mp4

  *   17 2.1 研究背景以及意义.mp4

  *   18 2.2 摘要.mp4

  *   19 2.3 介绍.mp4

  *   20 2.4 相关工作.mp4

  *   21 2.5 卷积计算补充.mp4

  *   22 2.6 DeepId网络架构部分精读.mp4

  *   23 2.7 deepid实验上.mp4

  *   24 2.8 deepid实验中.mp4

  *   25 2.9 deepid实验下.mp4

  *   26 2.10 deepid实验下2.mp4

  *   27 2.11 联合贝叶斯算法推导上.mp4

  *   28 2.12 联合贝叶斯算法推导下.mp4

  *   29 2.13 联合贝叶斯实验上.mp4

  *   30 2.14 联合贝叶斯实验下.mp4

  *   31 2.15 论文总结.mp4

  *   32 3.1 研究意义背景介绍.mp4

  *   33 3.2 摘要.mp4

  *   34 3.3 介绍.mp4

  *   35 3.4 相关工作和总结预告.mp4

  *   36 3.5 TripletLoss讲解与推导.mp4

  *   37 3.6 TripletSelection讲解.mp4

  *   38 3.7 网络架构.mp4

  *   39 3.8 实验part1.mp4

  *   40 3.9 实验part2.mp4

  *   41 3.10 实验part3.mp4

  *   42 3.11 实验part4_总结.mp4

  *   43 4.1 研究成果以及意义.mp4

  *   44 4.2 摘要以及介绍.mp4

  *   45 4.3 相关工作以及总结预告.mp4

  *   46 4.4 centerloss推导part1.mp4

  *   47 4.5 centerloss推导part2.mp4

  *   48 4.6 实验讲解part1.mp4

  *   49 4.7 实验讲解part2.mp4

  *   50 4.8 结果分析以及总结.mp4

  *   51 5.1 研究背景以及意义.mp4

  *   52 5.2 论文泛读和介绍.mp4

  *   53 5.3 相关工作.mp4

  *   54 5.4 Lsoftmax推导part1.mp4

  *   55 5.5 Lsoftmax推导part2.mp4

  *   56 5.6 Lsoftmax推导part3.mp4

  *   57 5.7 Lsoftmax推导part4.mp4

  *   58 5.8 实验part1.mp4

  *   59 5.9 实验part2.mp4

  *   60 5.10 结果分析与总结.mp4

  *   61 6.1 研究背景成果意义.mp4

  *   62 6.2 摘要和介绍.mp4

  *   63 6.3 相关工作.mp4

  *   64 6.4 ASotfmax详解_part1.mp4

  *   65 6.5 ASoftmax详解_part2.mp4

  *   66 6.6 Asoftmax详解_part3.mp4

  *   67 6.7 实验代码讲解.mp4

  *   68 6.8 结果分析与总结.mp4

  *   69 7.1 研究背景以及意义.mp4

  *   70 7.2 摘要以及介绍.mp4

  *   71 7.3 相关工作.mp4

  *   72 7.4 LMCL详细推导_part1.mp4

  *   73 7.5 LMCL详细推导_part2.mp4

  *   74 7.6 LMCL详细推导_part3.mp4

  *   75 7.7 实验代码讲解.mp4

  *   76 7.8 结果分析与总结.mp4

  *   77 【11月13日】arcface-论文泛读+精读.mp4

  *   78 【11月14日】arcface-代码复现.mp4

  *   79 【11月20日】magface-论文泛读+精读.mp4

  *   80 【11月21日】magface-代码讲解.mp4

*   20 论文复现体验课学习指引.mp4

*   22 GAN专题直播答疑.mp4

*   CV-前沿直播课程/

  *   01 课件&论文.html

  *   02 第一场直播：StyleGAN2.mp4

  *   03 第二场直播—自监督.mp4

  *   04 第三场直播—YOLO4.mp4

  *   05 第四场直播—ImageNet.mp4

  *   06 第五场直播—M2Det.mp4

  *   07 第六场直播——车道线检测.mp4.mp4

  *   08 第七次直播——清华本硕学长论文分享.mp4

  *   09 第八场直播——行人检测.mp4.mp4

  *   10 第九场直播——Fast SCNN.mp4

  *   11 第十场直播：人体姿态估计.mp4

  *   12 第十一场直播：如何做科研.mp4

  *   13 第十二场直播——异常检测.mp4

  *   14 第十三场直播——如何快速发论文.mp4.mp4

  *   15 第十四场直播——漫谈CV Transformer.mp4.mp4

  *   16 第十五场直播——医学分割.mp4

  *   17 第十六场直播——顶刊审稿人教你发稿小tips.mp4.mp4

*   GAN专题快速学习路径/

  *   01 GAN专题快速学习路径—前置阶段.html

  *   GAN专题快速学习路径—前置阶段.html

*   【KeSCI】基于卷积神经网络的表情识别大赛(CV方向)/

  *   01 【课件】代码合集.html

  *   02 【课件专栏】.html

  *   03 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一节课——赛前介绍和准备.mp4

  *   04 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二节课——Google Colab.mp4

  *   05 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第三节课——卷积的基础知识和常用模型架构.mp4

  *   06 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第四节课——比赛思路课.mp4

  *   07 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第五节课——TFKeras和OpenCV.mp4

  *   08 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第六节课——数据准备和增强.mp4

  *   09 【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第七节课——构建基础baseline模型.mp4

*   【选修知识】Python · AI&数据科学入门/

  *   01 【资料合集】代码、数据及课件下载地址.html

  *   02 第一章 绪论和环境配置.mp4

  *   03 【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.mp4

  *   04 第二章 Python 基本语法元素.mp4

  *   05 【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.mp4

  *   06 第三章 基本数据类型.mp4

  *   07 【作业讲解】第三章：基本数据类型.mp4

  *   08 第四章 组合数据类型.mp4

  *   09 【作业讲解】第四章：复杂数据类型.mp4

  *   10 第五章 程序控制结构.mp4

  *   11 【作业讲解】第五章：程序控制结构.mp4

  *   12 第六章 函数-面向过程的编程.mp4

  *   13 【作业讲解】第六章：函数.mp4

  *   14 第七章 类-面向对象的编程.mp4

  *   15 【作业讲解】第七章：类.mp4

  *   16 第八章 文件、异常和模块.mp4

  *   17 【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.mp4

  *   18 第九章 有益的探索.mp4

  *   19 【作业讲解】第九章：有益的探索.mp4

  *   20 第十章 Python标准库.mp4

  *   21 【作业讲解】第十章：Python标准库.mp4

  *   22 第十一章 科学计算库—Numpy应用.mp4

  *   23 【作业讲解】第十一章：Numpy库.mp4

  *   24 第十二章 Pandas库.mp4

  *   25 【作业讲解】第十二章：Pandas库.mp4

  *   26 第十三章 Matplotlib.mp4

  *   27 【作业讲解】第十三章：Matplotlib.mp4

  *   28 第十四章 Sklearn常规用法.mp4

  *   29 【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.mp4

  *   30 第十五章 再谈编程.mp4

*   人脸识别快速学习路径/

  *   01 人脸识别快速学习路径—前置阶段.html

  *   人脸识别快速学习路径—前置阶段.html

*   图像分割快速学习路径/

  *   01 【必看】快速学习路径学前须知.html

  *   02 图像分割快速学习路径—前置阶段.html

  *   【必看】快速学习路径学前须知.html

  *   图像分割快速学习路径—前置阶段.html

*   学前须知/

  *   01 GPU的使用教程.mp4

  *   01 效率提升3倍的Paper 阅读方法.mp4

  *   02 效率提升3倍的Paper 阅读方法.mp4

  *   02 效率提升3倍的阅读方法——课件.html

  *   03 【观看指南】电脑端倍速观看指南.html

  *   03 效率提升3倍的阅读方法——课件.html

  *   04 【严正声明】盗版必究！.html

  *   04 【观看指南】电脑端倍速观看指南.html

  *   05 【严正声明】盗版必究！.html

  *   GPU的使用教程.mp4

  *   【严正声明】盗版必究！.html

  *   【观看指南】电脑端倍速观看指南.html

  *   效率提升3倍的Paper 阅读方法.mp4

  *   效率提升3倍的阅读方法——课件.html

*   强化学习/

  *   02 代码课件.html

  *   03 强化学习开营直播.mp4

  *   04 01DQN-01-论文泛读开场白.mp4

  *   05 01DQN-02-研究背景及意义.mp4

  *   06 01DQN-03-背景知识补充.mp4

  *   07 01DQN-04-论文泛读.mp4

  *   08 01DQN-05-泛读总结及下节预告.mp4

  *   09 01DQN-06-论文精读开场白.mp4

  *   10 01DQN-07-论文模型.mp4

  *   11 01DQN-08-论文细节一 图像预处理.mp4

  *   12 01DQN-09-论文细节二 ReplayBuffer.mp4

  *   13 01DQN-10-论文细节三 SemiGradientMethod.mp4

  *   14 01DQN-11-实验结果分析.mp4

  *   15 01DQN-12-论文精读总结.mp4

  *   16 01DQN-13-代码课整体介绍.mp4

  *   17 01DQN-14-gym介绍.mp4

  *   18 01DQN-15-图像预处理代码.mp4

  *   19 01DQN-16-DQN核心功能实现.mp4

  *   20 01DQN-17-代码结构及实验结果分析.mp4

  *   21 02DQN改进-01-论文泛读开场白.mp4

  *   22 02DQN改进-02-研究背景及意义.mp4

  *   23 02DQN改进-03-论文泛读.mp4

  *   24 02DQN改进-04-论文泛读总结及下节预告.mp4

  *   25 02DQN改进-05-论文网络结构.mp4

  *   26 02DQN改进-06-DDQN图表分析.mp4

  *   27 02DQN改进-07-DDQN总结.mp4

  *   28 02DQN改进-08-PER01.mp4

  *   29 02DQN改进-09-PER02.mp4

  *   30 02DQN改进-10-PER实验结果及DuelDQN.mp4

  *   31 02DQN改进-11-下节预告.mp4

  *   32 02DQN改进-12-代码课整体介绍.mp4

  *   33 02DQN改进-13-bisect包.mp4

  *   34 02DQN改进-14-SumTree.mp4

  *   35 02DQN改进-15-SumTree后续及DuelStructure.mp4

  *   36 02DQN改进-16-ReplayBuffer01.mp4

  *   37 02DQN改进-17-ReplayBuffer02.mp4

  *   38 02DQN改进-18-ReplayBuffer03.mp4

  *   39 02DQN改进-19-代码总览及实验结果.mp4

  *   40 03C51-01-研究成果及意义.mp4

  *   41 03C51-02-背景知识补充01.mp4

  *   42 03C51-03-背景知识补充02.mp4

  *   43 03C51-04-论文泛读.mp4

  *   44 03C51-05-分布更新 BellmanEquation BellmanOperator.mp4

  *   45 03C51-06-BellmanOptimalOperator.mp4

  *   46 03C51-07-算法分析.mp4

  *   47 03C51-08-实验结果及分析.mp4

  *   48 03C51-09-引理2引理3证明.mp4

  *   49 03C51-10-引理1证明.mp4

  *   50 03C51-11-定理1证明.mp4

  *   51 03C51-12-其余理论部分及总结.mp4

  *   52 03C51-13-代码部分介绍.mp4

  *   53 03C51-14-算法部分结构一览.mp4

  *   54 03C51-15-分布更新单个样本.mp4

  *   55 03C51-16-MiniBatch分布更新.mp4

  *   56 03C51-17-Pytorch MiniBatch分布更新..mp4

  *   57 03C51-18-实验结果.mp4

  *   58 04QRDQN-01-研究背景、意义及补充知识介绍.mp4

  *   59 04QRDQN-02-论文泛读、摘要、框架讲解.mp4

  *   60 04QRDQN-03-回顾C51.mp4

  *   61 04QRDQN-04-新的分布更新思路、估计分位数.mp4

  *   62 04QRDQN-05-QRDQN算法讲解、实验结果与分析.mp4

  *   63 04QRDQN-06-理论证明1.mp4

  *   64 04QRDQN-07-理论证明2.mp4

  *   65 04QRDQN-08-上节回顾和下节预告.mp4

  *   66 04QRDQN-09-code1.mp4

  *   67 04QRDQN-10-code2.mp4

  *   68 04QRDQN-11-code3.mp4

  *   69 05REINFORCE-01-开场白及研究背景介绍.mp4

  *   70 05REINFORCE-02-论文泛读.mp4

  *   71 05REINFORCE-03-背景知识补充.mp4

  *   72 05REINFORCE-04-下节预告.mp4

  *   73 05REINFORCE-05-论文定理理解.mp4

  *   74 05REINFORCE-06-算法核心思想.mp4

  *   75 05REINFORCE-07-核心定理证明.mp4

  *   76 05REINFORCE-08-下节预告.mp4

  *   77 05REINFORCE-09-代码部分结构.mp4

  *   78 05REINFORCE-10-网络结构设计.mp4

  *   79 05REINFORCE-11-数据处理.mp4

  *   80 05REINFORCE-12-主体循环.mp4

  *   81 05REINFORCE-13-代码结构.mp4

  *   82 05REINFORCE-14-运行结果分析.mp4

  *   83 06PPO-01-开场白.mp4

  *   84 06PPO-02-研究背景.mp4

  *   85 06PPO-03-论文泛读.mp4

  *   86 06PPO-04-本节回顾下节预告.mp4

  *   87 06PPO-05-论文精读结构介绍.mp4

  *   88 06PPO-06-Clipped Surrogate Loss.mp4

  *   89 06PPO-07-Adaptive KL.mp4

  *   90 06PPO-08-Advantage Function.mp4

  *   91 06PPO-09-算法分析.mp4

  *   92 06PPO-10-实验结果分析.mp4

  *   93 06PPO-11-本届回顾下节预告.mp4

  *   94 06PPO-12-代码部分结构.mp4

  *   95 06PPO-13-计算Loss Function.mp4

  *   96 06PPO-14-拓展到连续型action空间.mp4

  *   97 06PPO-15-代码结构.mp4

  *   98 06PPO-16-代码运行结果.mp4

  *   99 06PPO-17-算法之外的技巧.mp4

  *   100 07DDPG-01-开场白.mp4

  *   101 07DDPG-02-研究背景成果和意义.mp4

  *   102 07DDPG-03-背景知识补充.mp4

  *   103 07DDPG-04-论文泛读.mp4

  *   104 07DDPG-05-本节回顾下节预告.mp4

  *   105 07DDPG-06-论文精读结构.mp4

  *   106 07DDPG-07-从DQN到DDPG.mp4

  *   107 07DDPG-08-网络结构.mp4

  *   108 07DDPG-09-DDPG核心思想.mp4

  *   109 07DDPG-10-算法的其他细节.mp4

  *   110 07DDPG-11-算法总结.mp4

  *   111 07DDPG-12-代码部分结构.mp4

  *   112 07DDPG-13-网络结构及初始化.mp4

  *   113 07DDPG-14-BatchNorm的使用.mp4

  *   114 07DDPG-15-参数更新.mp4

  *   115 07DDPG-16-代码结构.mp4

  *   116 07DDPG-17-运行结果.mp4

  *   117 08TD3-01-论文泛读开场白.mp4

  *   118 08TD3-02-研究背景.mp4

  *   119 08TD3-03-背景知识.mp4

  *   120 08TD3-04-论文泛读.mp4

  *   121 08TD3-05-论文泛读总结.mp4

  *   122 08TD3-06-论文精读开场白.mp4

  *   123 08TD3-07-overestimation.mp4

  *   124 08TD3-08-variance.mp4

  *   125 08TD3-09-实验结果.mp4

  *   126 08TD3-10-论文总结.mp4

  *   127 08TD3-11-代码部分结构.mp4

  *   128 08TD3-12-更新Critic.mp4

  *   129 08TD3-13-更新Actor和代码结构.mp4

  *   130 08TD3-14-实验结果.mp4

  *   131 09SQL-01-论文泛读开场白.mp4

  *   132 09SQL-02-研究背景及成果.mp4

  *   133 09SQL-03-背景知识补充.mp4

  *   134 09SQL-04-论文泛读总结.mp4

  *   135 09SQL-05-论文精读开场白.mp4

  *   136 09SQL-06-核心思想.mp4

  *   137 09SQL-07-理论基础.mp4

  *   138 09SQL-08-算法细节.mp4

  *   139 09SQL-09-实验结果分析.mp4

  *   140 09SQL-10-理论证明.mp4

  *   141 09SQL-11-论文精读总结.mp4

  *   142 09SQL-12-代码部分结构.mp4

  *   143 09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导.mp4

  *   144 09SQL-14-离散情况细节.mp4

  *   145 09SQL-15-连续情况细节.mp4

  *   146 09SQL-16-代码结构.mp4

  *   147 09SQL-17-调参结果.mp4

  *   148 10SAC-01-论文泛读开场白.mp4

  *   149 10SAC-02-研究背景.mp4

  *   150 10SAC-03-论文泛读.mp4

  *   151 10SAC-04-论文泛读总结.mp4

  *   152 10SAC-05-论文精读开场白.mp4

  *   153 10SAC-06-核心思想.mp4

  *   154 10SAC-07-主要算法.mp4

  *   155 10SAC-08实验结果.mp4

  *   156 10SAC-09-理论证明.mp4

  *   157 10SAC-10-论文精读总结.mp4

  *   158 10SAC-11-算法细节.mp4

  *   159 10SAC-12-代码结构及调参结果.mp4

  *   160 11AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白.mp4

  *   161 11AdvancedValueMethods-02-背景知识补充.mp4

  *   162 11AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读.mp4

  *   163 11AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读.mp4

  *   164 11AdvancedValueMethods-05-A3C泛读.mp4

  *   165 11AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读.mp4

  *   166 11AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结.mp4

  *   167 11AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白.mp4

  *   168 11AdvancedValueMethods-09-Rainbow.mp4

  *   169 11AdvancedValueMethods-10-D4PG.mp4

  *   170 11AdvancedValueMethods-11-A3C.mp4

  *   171 11AdvancedValueMethods-12-IMPALA.mp4

  *   172 11AdvancedValueMethods-13-总结.mp4

  *   173 12IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白.mp4

  *   174 12IntrinsicMotivation-02-ICM泛读.mp4

  *   175 12IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读.mp4

  *   176 12IntrinsicMotivation-04-VIME泛读.mp4

  *   177 12IntrinsicMotivation-05-VIC泛读.mp4

  *   178 12IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读.mp4

  *   179 12IntrinsicMotivation-07-SMM泛读.mp4

  *   180 12IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mp4

  *   181 12IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告.mp4

  *   182 12IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白.mp4

  *   183 12IntrinsicMotivation-11-ICM精读.mp4

  *   184 12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.mp4

  *   185 12IntrinsicMotivation-13-VIME精读.mp4

  *   186 12IntrinsicMotivation-14-VIC精读.mp4

  *   187 12IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读.mp4

  *   188 12IntrinsicMotivation-16-SMM精读.mp4

  *   189 12IntrinsicMotivation-17-EDL精读.mp4

  *   190 12IntrinsicMotivation-18-论文总结.mp4

  *   191 12IntrinsicMotivation-19-结尾语.mp4

*   目标检测快速学习路径/

  *   01 【必看】快速学习路径学前须知.html

  *   02 目标检测快速学习路径—前置阶段.html

  *   【必看】快速学习路径学前须知.html

  *   目标检测快速学习路径—前置阶段.html

*   （2）【选修知识】神经网络基础知识/

  *   01 学员课件资料.html

  *   02 01-神经网络基础与多层感知机-0.mp4

  *   03 01-神经网络基础与多层感知机-1.mp4

  *   04 01-神经网络基础与多层感知机-2.mp4

  *   05 01-神经网络基础与多层感知机-3.mp4

  *   06 01-神经网络基础与多层感知机-4.mp4

  *   07 02-卷积神经网络-0.mp4

  *   08 02-卷积神经网络-1.mp4

  *   09 02-卷积神经网络-2.mp4

  *   10 03-循环神经网络-0.mp4

  *   11 03-循环神经网络-1.mp4

  *   12 03-循环神经网络-2.mp4

*   （3）【选修知识】PyTorch/

  *   01 【资料合集】课件及代码百度云盘下载地址.html

  *   02 【必看】深入浅出PyTorch.mp4

  *   03 【第一周】PyTorch简介与安装.mp4

  *   04 【第一周】补充-pytorch开发环境安装.mp4

  *   05 【第一周】张量简介与创建.mp4

  *   06 【第一周】张量操作与线性回归.mp4

  *   07 【第一周】计算图与动态图机制.mp4

  *   08 【第一周】autograd与逻辑回归.mp4

  *   09 【第一周】作业讲解1.mp4

  *   10 【第一周】作业讲解2.mp4

  *   11 【第一周】作业讲解3.mp4

  *   12 【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.mp4

  *   13 【第二周】数据预处理transforms模块机制.mp4

  *   14 【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.mp4

  *   15 【第二周】学会自定义transforms方法.mp4

  *   16 【第二周】作业讲解.mp4

  *   17 【第三周】模型创建步骤与nn.Module.mp4

  *   18 【第三周】模型容器与AlexNet构建.mp4

  *   19 【第三周】nn网络层-卷积层.mp4

  *   20 【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.mp4

  *   21 【第三周】作业讲解.mp4

  *   22 【第四周】权值初始化.mp4

  *   23 【第四周】损失函数（一）.mp4

  *   24 【第四周】损失函数(二).mp4

  *   25 【第四周】优化器optimizer的概念.mp4

  *   26 【第四周】torch.optim.SGD.mp4

  *   27 【第四周】作业讲解.mp4

  *   28 【第五周】学习率调整策略.mp4

  *   29 【第五周】TensorBoard简介与安装.mp4

  *   30 【第五周】TensorBoard使用（一）.mp4

  *   31 【第五周】TensorBoard使用（二）.mp4

  *   32 【第五周】hook函数与CAM可视化.mp4

  *   33 【第五周】作业讲解.mp4

  *   34 【第六周】正则化之weight_decay.mp4

  *   35 【第六周】Batch Normalization.mp4

  *   36 【第六周】Normalizaiton_layers.mp4

  *   37 【第六周】正则化之Dropout.mp4

  *   38 【第六周】作业讲解.mp4

  *   39 【第七周】模型保存与加载.mp4

  *   40 【第七周】模型finetune.mp4

  *   41 【第七周】GPU的使用.mp4

  *   42 【第七周】PyTorch常见报错.mp4

  *   43 【第七周】作业讲解.mp4

  *   44 【第八周】图像分类一瞥.mp4

  *   45 【第八周】图像分割一瞥.mp4

  *   46 【第八周】图像目标检测一瞥（上）.mp4

  *   47 【第八周】图像目标检测一瞥（下）.mp4

  *   48 【第九周】生成对抗网络一瞥.mp4

  *   49 【第九周】循环神经网络一瞥.mp4

*   （4）【选修知识】OpenCV 图像基础/

  *   01 课件&代码.html

  *   02 1-1图像基础知识.mp4

  *   03 1-2图像基础知识.mp4

  *   04 1-3图像基础知识.mp4

  *   05 1-4图像基础知识.mp4

  *   06 2-1图像基本处理.mp4

  *   07 2_2图像基本处理.mp4

  *   08 2_3图像基本处理.mp4

  *   09 2_4图像基本处理.mp4

  *   10 2_5图像基本操作_图像滤波.mp4

  *   11 2_6图像基本操作_图像增强.mp4

  *   12 2-7形态学操作_腐蚀..mp4

  *   13 2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算.mp4

  *   14 3_1固定阈值分割.mp4

  *   15 3_2自动阈值分割.mp4

  *   16 3_3边缘检测算子.mp4

  *   17 3_4连通区域_区域生长算法.mp4

  *   18 3_5分水岭算法图像分割.mp4

  *   19 4_1特征描述_HOG.mp4

  *   20 4_2特征描述Harris和SIFT算法.mp4

  *   21 4_3纹理特征LBP算法.mp4

  *   22 4_4模板匹配算法.mp4

  *   23 4_5人脸检测算法.mp4

  *   24 5_1摄像头调用和视频的读取保存.mp4

  *   25 5_2帧差法视频目标识别.mp4

  *   26 5_3光流法和背景减除法..mp4

*   （5）【选修知识】人工智能数学基础/

  *   01 说出你的故事！深度之眼征稿活动~.html

  *   02 【严正声明】盗版必究！.html

  *   03 【招募】如何获得深度之眼奖学金和助学金？.html

  *   04 课件下载地址.html

  *   05 【第一章 线性代数(上)】章节导读.mp4

  *   06 【第一章 线性代数(上)】-1 矩阵及其基本运算①.mp4

  *   07 【第一章 线性代数(上)】-2 矩阵及其基本运算②.mp4

  *   08 【第一章 线性代数(上)】-3 矩阵的行列式①.mp4

  *   09 【第一章 线性代数(上)】-4 矩阵的行列式②.mp4

  *   10 【第一章 线性代数(上)】-5 矩阵的行列式③.mp4

  *   11 【第一章 线性代数(上)】-6 矩阵的行列式④.mp4

  *   12 【第一章 线性代数(上)】-7 矩阵的逆①.mp4

  *   13 【第一章 线性代数(上)】-8 矩阵的逆②.mp4

  *   14 【第一章 线性代数(上)】-9 矩阵的逆③.mp4

  *   15 【第二章 线性代数(下)】章节导读.mp4

  *   16 【第二章 线性代数(下)】-1 矩阵的初等变换①.mp4

  *   17 【第二章 线性代数(下)】-2 矩阵的初等变换②.mp4

  *   18 【第二章 线性代数(下)】-3 矩阵的初等变换③.mp4

  *   19 【第二章 线性代数(下)】-4 矩阵的初等变换④.mp4

  *   20 【第二章 线性代数(下)】-5 矩阵的特征值与特征向量①.mp4

  *   21 【第二章 线性代数(下)】-6 矩阵的特征值与特征向量②.mp4

  *   22 【第二章 线性代数(下)】-7 矩阵的特征值与特征向量③.mp4

  *   23 【第二章 线性代数(下)】-8 矩阵对角化以及二次型①.mp4

  *   24 【第二章 线性代数(下)】-9 矩阵对角化以及二次型②.mp4

  *   25 【第二章 线性代数(下)】-10 矩阵对角化以及二次型③.mp4

  *   26 【第二章 线性代数(下)】-11svd分解的应用.mp4

  *   27 【第三章 微积分】-01常用函数的导数以及到导数的常用公式.mp4

  *   28 【第三章 微积分】-02 中值定理&洛必达法则&泰勒公式及应用.mp4

  *   29 【第三章 微积分】-03 函数的凹凸性&函数的极值.mp4

  *   30 【第三章 微积分】-04 不定积分.mp4

  *   31 【第三章 微积分】-05 定积分.mp4

  *   32 【第三章 微积分】-06 偏导数&多元函数复合求导法则链式求导法则.mp4

  *   33 【第三章 微积分】-07 方向导数与梯度及其应用.mp4

  *   34 【第三章 微积分】-08 多元函数泰勒公式与海森矩阵&多元函数的极值.mp4

  *   35 【第三章 微积分】-09 矩阵的求导.mp4

  *   36 【第三章 微积分】-10 矩阵的求导在深度学习中的应用.mp4

  *   37 【第四章 概率论】-01随机实验样本空间随机事件&概率的定义.mp4

  *   38 【第四章 概率论】-02全概率公式与贝叶斯公式及应用&独立性.mp4

  *   39 【第四章 概率论】-03随机变量与多维随机变量.mp4

  *   40 【第四章 概率论】-04期望与方差part1.mp4

  *   41 【第四章 概率论】-05期望与方差part2.mp4

  *   42 【第四章 概率论】-06参数的估计.mp4

  *   43 【第五章 最优化】-1 无约束最优化梯度下降.mp4

  *   44 【第五章 最优化】-2 无约束最优化梯度下降.mp4

  *   45 【第五章 最优化】-3 约束最优化.mp4