贪心学院-CV计算机视觉集训营
深度学习与计算机视觉实战集训
编辑点评
系统学习CV领域核心算法,实战项目丰富,适合有深度学习基础想进阶CV领域的学习者。
⭐ 编辑推荐
本课程由贪心学院精心打造,针对计算机视觉领域,通过深度学习实战项目,系统讲解CV核心算法。
课程亮点
• 系统学习CV算法
• 实战项目丰富
• 适合深度学习进阶
课程目录
📁 CV计算机视觉集训营(视频)
CV计算机视觉集训营(视频)说明.zip [1.8 MB]
任务134:ResNet的代码实现.mp4 [154.2 MB]
任务104:交通指示牌识别课程的编程任务.mp4 [27.6 MB]
任务80:创建Tokenizer02.mp4 [62.4 MB]
任务117:深度学习调参-直播-01.mp4 [55.5 MB]
任务73:看图说话任务一-02.mp4 [35.5 MB]
任务32:神经网络数学原理(2): 神经网络的前馈(Feed Forward)算法.mp4 [48.1 MB]
任务118:深度学习调参-直播-02.mp4 [45.5 MB]
任务78:如何实现“extract_features”函数.mp4 [34.8 MB]
任务212:MobileNet, Depthwise Seperable Convolution的原理计算量分析.mp4 [56.9 MB]
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 [72.2 MB]
任务155:方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4 [9.7 MB]
任务222:Transposed Convolution 的梯度推导.mp4 [22.1 MB]
任务4:深度学习在计算机视觉中的应用.mp4 [24.3 MB]
任务183:Non-Max Suppression的原理.mp4 [12.9 MB]
任务174:如何使用卷积作为最后的预测层.mp4 [13.9 MB]
任务94:图像去噪声.mp4 [43.6 MB]
任务62:Seq2Seq模型.mp4 [131.3 MB]
任务122:单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4 [12.0 MB]
任务43:梯度消亡解决方案.mp4 [43.8 MB]
任务192:使用深度学习实现图像风格转移的代码讲解.mp4 [52.4 MB]
任务93:数字图像直方图均衡.mp4 [35.0 MB]
任务109:直方图均衡.mp4 [80.6 MB]
任务40:Neural.Network.Loss-直播03.mp4 [107.7 MB]
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 [81.2 MB]
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 [157.2 MB]
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 [69.9 MB]
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 [25.6 MB]
任务218:One-Shot Learning 的意义和工作原理.mp4 [23.8 MB]
任务70:neural network optimizer直播-03.mp4 [143.8 MB]
任务76:如何实现 load_img_as_np_array 这个函数.mp4 [16.5 MB]
任务171:目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4 [22.4 MB]
任务153:DataGenerator部分的代码讲解.mp4 [64.1 MB]
任务101:在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4 [69.9 MB]
任务1:机器学习、深度学习简介.mp4 [23.9 MB]
任务163:基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4 [31.3 MB]
任务231:使用 PyTorch 写测试网络的代码.mp4 [82.3 MB]
任务164:Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4 [82.9 MB]
任务230:使用 PyTorch 写训练网络的代码.mp4 [86.8 MB]
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 [114.7 MB]
任务39:Neural.Network.Loss-直播02.mp4 [60.7 MB]
任务38:Neural.Network.Loss-直播01.mp4 [69.6 MB]
任务103:交通指示牌识别的简介.mp4 [28.7 MB]
任务207:DropoutNoScale层的实现.mp4 [23.6 MB]
任务10:问答环节.mp4 [57.0 MB]
任务116:卷积神经网络的数学原理02.mp4 [75.4 MB]
任务44:过拟合.mp4 [55.0 MB]
任务22:使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4 [257.8 MB]
任务83:任务的概述.mp4 [16.6 MB]
任务191:图像风格转移的原理.mp4 [38.3 MB]
任务206:二值化全连接网络的代码讲解.mp4 [46.5 MB]
任务135:基于内容的图像搜索理论基础.mp4 [29.3 MB]
任务202:二值化神经网络的简介.mp4 [37.2 MB]
任务166:R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理.mp4 [24.1 MB]
任务227:Siamese One-Shot learning 知识回顾.mp4 [14.3 MB]
任务184:SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4 [12.2 MB]
任务2:深度学习的发展历史.mp4 [23.1 MB]
任务152: 图像增强部分的代码讲解.mp4 [99.5 MB]
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 [135.2 MB]
任务197:对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4 [28.3 MB]
任务216:回顾EffNet的原理.mp4 [31.3 MB]
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 [18.3 MB]
任务46:正则化.mp4 [25.2 MB]
任务12:二元分类问题.mp4 [32.5 MB]
任务198:具有7层的SSD的网络结构讲解.mp4 [147.8 MB]
任务82:产生模型需要的输入数据02.mp4 [56.7 MB]
任务86:如何训练模型.mp4 [65.1 MB]
任务141:自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4 [33.4 MB]
任务51:递归神经网络介绍.mp4 [140.5 MB]
任务105:如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4 [70.6 MB]
任务58:Bi-Directional LSTM.mp4 [48.1 MB]
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 [84.3 MB]
任务179:使用卷积作为最后的预测层详解.mp4 [17.4 MB]
任务71:项目介绍.mp4 [26.9 MB]
任务177:VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4 [131.5 MB]
任务72:看图说话任务一-01.mp4 [40.1 MB]
任务180:SSD定位损失函数详解.mp4 [35.3 MB]
任务67:Attention总结.mp4 [20.2 MB]
任务169:Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4 [37.1 MB]
任务204:二值化网络的训练算法.mp4 [145.3 MB]
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 [64.0 MB]
任务187:Transposed Convolution原理与运用.mp4 [123.0 MB]
任务24:建立BatchGenerator高效读取数据.mp4 [105.6 MB]
任务77:如何实现“load_vgg16_model”函数.mp4 [27.4 MB]
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 [69.0 MB]
任务57:LSTM的应用.mp4 [56.6 MB]
任务125:卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4 [23.0 MB]
任务149:图像增强02.mp4 [11.4 MB]
任务139:项目1-看图说话(助教)讲解和答疑-02.mp4 [202.7 MB]
任务60:机器翻译.mp4 [40.3 MB]
任务90:如何评价标题生成模型的性能.mp4 [86.9 MB]
任务178:SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4 [13.6 MB]
任务69:neural network optimizer直播-02.mp4 [75.5 MB]
任务55:Gradient Clipping.mp4 [38.9 MB]
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 [38.7 MB]
任务143:理解分析训练数据.mp4 [25.7 MB]
任务48:作业讲解与答疑-01.mp4 [98.2 MB]
任务213:ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4 [53.4 MB]
任务47:最大范数约束 神经元的初始化.mp4 [57.9 MB]
任务136:基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4 [203.8 MB]适合人群
- 深度学习爱好者
- 计算机视觉初学者
- 算法工程师
学习收获
掌握CV核心算法
提升实战能力
进阶CV领域
祝您学习愉快!
学有所成,前程似锦!





