咕泡-人工智能深度学习系统班(第八期) - 盘搜天堂 - 搜索网盘资源的天堂!
- file:【必备资源】文件夹空白就是被屏蔽了.jpg
- file:【必看,所有资料合集免费地址】.docx
- file:(配套资料).zip
- file:1-卷积神经网络.mp4
- file:1-Transformer.mp4
- file:7-Deformable(替换selfAttention).mp4
- file:18-在源码中加入各种注意力机制方法.mp4
- file:2-GCnet(全局特征融合).mp4
- file:15-只能机器学习模型时凑工作量(特征工程).mp4
- file:9-CrossAttention融合特征.mp4
- file:3-Coordinate_attention.mp4
- file:14-Coarse2Fine大框架.mp4
- file:5-SPP改进.mp4
- file:4-SPD(可替换下采样).mp4
- file:13-自适应可学习参数.mp4
- file:11-结合GNN构建局部特征.mp4
- file:10-Attention额外加入先验知识.mp4
- file:12-损失函数约束项.mp4
- file:6-mobileOne(加速).mp4
- file:1-ACMIX(卷积与注意力融合).mp4
- file:16-自己数据集如何发的好(要开源).mp4
- file:1-对比学习与多模态任务.mp4
- file:1-多模态与交叉注意力应用.mp4
- file:1-论文写作与就业简历.mp4
- file:1-知识图谱与LORA.mp4
- file:1-Transformer Decoder在视觉任务的应用.mp4
- file:1-时间序列timesnet与地理分类任务.mp4
- file:1-GPT与Hugging face.mp4
- file:9-标签分配策略解读.mp4
- file:8-损失模块输入参数分析.mp4
- file:3-多层级输入特征序列创建方法.mp4
- file:7-Decoder中的AttentionMask方法.mp4
- file:13-汇总所有损失完成迭代.mp4
- file:2-多层级采样点初始化构建.mp4
- file:5-Encoder特征构建方法实例.mp4
- file:4-偏移量与权重计算并转换.mp4
- file:1-Backbone获取多层级特征.mp4
- file:6-query要预测的任务解读.mp4
- file:10-正样本筛选损失计算.mp4
- file:6-候选框过滤方法.mp4
- file:10-RoiPooling层的作用与目的.mp4
- file:4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
- file:11-RorAlign操作的效果.mp4
- file:1-FPN层特征提取原理解读.mp4
- file:7-Proposal层实现方法.mp4
- file:8-DetectionTarget层的作用.mp4
- file:9-正负样本选择与标签定义.mp4
- file:2-项目基本配置参数.mp4
- file:5-补充:视频数据源特征处理方法概述.mp4
- file:4-文献报告分析.mp4
- file:1-数据集与任务概述.mp4
- file:6-补充:R(2plus1)D处理方法分析.mp4
- file:1-任务目标与网络整体介绍.mp4
- file:2-开源项目数据集.mp4
- file:1-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
- file:2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4
- file:5-基于标注数据训练所需任务.mp4
- file:3-完成训练数据准备工作.mp4
- file:1-Labelme工具安装.mp4
- file:1-PascalVoc数据集介绍.mp4
- file:3-网络前向传播流程.mp4
- file:1-Unet网络编码与解码过程.mp4
- file:4-后续升级版本介绍.mp4
- file:1-deeplab分割算法概述.mp4
- file:3-感受野的意义.mp4
- file:6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4
- folder:咕泡-人工智能深度学习系统班(第八期)
- folder:3-深度学习必备核⼼算法
- folder:30-论文创新点常用方法及其应用实例
- folder:1-直播回放
- folder:8-图像分割实战
- folder:25-时间序列预测
- folder:第八期资料
- folder:14-面向深度学习的无人驾驶实战
- folder:10-经典视觉项目实战:行为识别、姿态估计、目标追踪
- folder:6-Opencv图像处理框架实战
- folder:11-2022论⽂必备-Transformer实战系列
- folder:7-综合项目-物体检测经典算法实战
- folder:17-行人重识别实战
- folder:19-强化学习与AI黑科技实例
- folder:21-CV与NLP经典大模型解读
- folder:9-走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
- folder:24-自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
- folder:4-深度学习框架PyTorch
- folder:5-深度学习框架Tensorflflow
- folder:29-推荐系统实战系列
- folder:22-深度学习模型部署与剪枝优化实战
- folder:20-面向医学领域的深度学习实战
- folder:26-自然语言处理通用框架-BERT实战
- folder:2-AI课程所需安装软件教程
- folder:2-卷积神经网络
- folder:4-VIT源码解读
- folder:8-直播7:对比学习与多模态任务
- folder:13-直播12:多模态与交叉注意力应用
- folder:15-直播14:论文写作与就业简历
- folder:10-直播9:自监督任务
- folder:11-直播10:知识蒸馏
- folder:4-直播3:Transformer架构解读
- folder:12-直播11:分割Mask2former算法
- folder:9-直播8:GPT与Hugging face
- folder:11-MaskRcnn网络框架源码详解
- folder:7-医学⼼脏视频数据集分割建模实战
- folder:4-U2NET显著性检测实战
- folder:10-物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
- folder:12-基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
- folder:6-基于deeplabV3+版本进⾏VOC分割实战
- folder:2-Unet系列算法讲解
- folder:5-deeplab系列算法
- folder:3-unet医学细胞分割实战
- folder:1-图像分割及其损失函数概述
- folder:8-分割模型Maskformer系列
- folder:3-Timesnet时序预测
- folder:第13章 3D点云实战
- folder:第27章 知识图谱实战系列
- folder:第10章 经典视觉项目实战-行为识别
- folder:第23章 ⾃然语⾔处理经典案例实战
- folder:第18章 对抗⽣成⽹络实战(1)
- folder:15-特斯拉无人驾驶解读
- folder:9-NeuralRecon项目环境配置
- folder:6-局部特征关键点匹配实战
- folder:13-轨迹估计算法与论文解读
- folder:4-基于深度学习的车道线检测项目实战
- folder:11-TSDF算法与应用
- folder:5-商汤LoFTR算法解读
- folder:2-深度估计项目实战
- folder:7-三维重建应用与坐标系基础
- folder:12-deepsort源码解读
- folder:2-slowfast项目环境配置与配置文件
- folder:3-slowfast源码详细解读
- folder:13-YOLO-V4版本算法解读
- folder:14-V5版本项目配置
- folder:10-OpenPose算法源码分析
- folder:4-基于3D卷积的视频分析与动作识别
- folder:9-姿态估计OpenPose系列算法解读
- folder:6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
- folder:7-基础补充-Resnet模型及其应用实例
- folder:5-视频异常检测算法与元学习
- folder:11-图像特征-harris
- folder:18-Opencv的DNN模块
- folder:7-图像金字塔与轮廓检测
- folder:21-项目实战-疲劳检测
- folder:3-阈值与平滑处理
- folder:15-项目实战-答题卡识别判卷
- folder:10-项目实战-文档扫描OCR识别
- folder:13-案例实战-全景图像拼接
- folder:1-课程简介与环境配置
- folder:8-直方图与傅里叶变换
- folder:4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
- folder:6-图相似度论文解读
- folder:5-图注意力机制与序列图模型
- folder:3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
- folder:8-基于图模型的轨迹估计
- folder:15-Mask2former源码解读
- folder:10-MedicalTrasnformer论文解读
- folder:8-DeformableDetr算法解读
- folder:6-基于Transformer的detr目标检测算法
- folder:16-BEV特征空间
- folder:20-Huggingface与NLP(讲故事)
- folder:6-项目实战-基于V3版本进行源码解读(建议直接跑V5版本)
- folder:1-物体检测评估指标
- folder:16-半监督物体检测
- folder:7-基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务(建议直接跑V5版本)
- folder:17-EfficientNet网络
- folder:3-YOLO-V1整体思想与网络架构
- folder:6-旷视研究院最新算法解读(基于图模型)
- folder:8-额外补充:行人搜索源码分析
- folder:4-AAAI2020顶会算法精讲
- folder:3-基于Attention的行人重识别项目实战
- folder:5-项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
- folder:2-基于注意力机制的Reld模型论文解读
- folder:2-PPO算法与公式推导
- folder:7-用A3C玩转超级马里奥
- folder:9-GPT建模与预测流程
- folder:13-ChatGPT
- folder:6-Actor-Critic算法分析(A3C)
- folder:5-DQN改进与应用技巧
- folder:10-CLIP系列
- folder:8-GPT系列生成模型
- folder:3-PPO实战-月球登陆器训练实例
- folder:4-Q-learning与DQN算法
- folder:1-强化学习简介及其应用
- folder:11-Diffusion模型解读
- folder:18-补充-视觉大模型基础-deformableAttention
- folder:10-openai-dalle2论文解读
- folder:12-自监督任务-对比学习思想
- folder:14-视觉自监督任务BEITV2论文解读
- folder:7-视觉大模型SAM
- folder:4-chatgpt算法解读分析
- folder:5-LLM与LORA微调策略解读
- folder:6-LLM下游任务训练自己模型实战
- folder:4-staeganvc2变声器源码实战
- folder:1-seq2seq序列网络模型
- folder:5-语音分离ConvTasnet模型
- folder:6-ConvTasnet语音分离实战
- folder:7-语音合成tacotron最新版实战
- folder:2-LAS模型语音识别实战
- folder:7-点云配准及其案例实战
- folder:4-Pointnet++项目实战
- folder:8-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
- folder:1-3D点云实战 3D点云应用领域分析
- folder:2-3D点云PointNet算法
- folder:5-点云补全PF-Net论文解读
- folder:4-第一模块:模型源码DEBUG演示
- folder:13-第四模块:DBNET文字检测
- folder:8-第三模块:mmdet训练自己的数据任务
- folder:15-第四模块:KIE基于图模型的关键信息抽取
- folder:22-OCR算法解读
- folder:7-第二模块:分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
- folder:21-第九模块:mmaction行为识别
- folder:12-KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
- folder:20-第八模块:模型剪枝方法概述分析
- folder:1-MMCV安装方法
- folder:23-额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
- folder:16-第五模块:stylegan2源码解读
- folder:18-第七模块:多模态3D目标检测算法源码解读
- folder:6-第二模块:基于Unet进行各种策略修改
- folder:2-第一模块:分类任务基本操作
- folder:17-第六模块:BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
- folder:19-第八模块:模型蒸馏应用实例
- folder:3-第一模块:训练结果测试与验证
- folder:5-文本标注工具与NER实例
- folder:6-文本预训练模型构建实例
- folder:11-补充Huggingface数据集制作方法实例
- folder:9-文本摘要建模
- folder:2-Transformer工具包基本操作实例解读
- folder:4-stargan论文架构解析
- folder:9-基于GAN的图像补全实战
- folder:3-基于CycleGan开源项目实战图像合成
- folder:4-卷积网络参数解读分析
- folder:1-PyTorch框架介绍与配置安装
- folder:6-DataLoader自定义数据集制作
- folder:3-神经网络回归任务-气温预测
- folder:5-图像识别模型与训练策略(重点)
- folder:7-LSTM文本分类实战
- folder:3-搭建神经⽹络进⾏分类与回归任务
- folder:9-项目实战:基于TensorFlow实现word2vec
- folder:7-训练策略-迁移学习实战
- folder:13-项目实战:经典网络架构Resnet实战
- folder:8-递归神经⽹络与词向量原理解读
- folder:2-神经网络原理解读与整体架构
- folder:10-项目实战:基于RNN模型进行文本分类任务
- folder:1-tensorflflow安装与简介
- folder:4-知识图谱与Neo4j数据库实例
- folder:2-协同过滤与矩阵分解
- folder:8-推荐系统常用工具包演示
- folder:11-补充-基于相似度的酒店推荐系统
- folder:10-基本统计分析的电影推荐
- folder:9-基于文本数据的推荐实例
- folder:6-点击率估计FM与DeepFM算法
- folder:7-DeepFM算法实战
- folder:6-文本关系抽取实践
- folder:8-医学糖尿病数据命名实体识别
- folder:5-基于知识图谱的医药问答系统实战
- folder:7-金融平台风控模型实践
- folder:1-知识图谱介绍及其应用领域分析
- folder:4-使用python操作neo4j实例
- folder:11-模型剪枝-Network Slimming实战解读
- folder:3-AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
- folder:7-YOLO-V3物体检测部署实例
- folder:8-docker实例演示
- folder:4- AIoT人工智能物联网之deepstream
- folder:12-Mobilenet三代网络模型架构
- folder:9-tensorflow-serving实战
- folder:16-词向量模型与RNN网络架构
- folder:12-基于YOLO5细胞检测实战
- folder:13-知识图谱原理解读
- folder:4-基于Resnet的医学数据集分类实战
- folder:10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
- folder:2-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
- folder:3-项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
- folder:7-必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
- folder:5-必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
- folder:5-HMM隐马尔科夫模型
- folder:6-HMM工具包实战
- folder:3-贝叶斯算法
- folder:11-NLP-相似度模型
- folder:14-对话机器人
- folder:10-NLP-文本特征方法对比
- folder:9-基于word2vec的分类任务
- folder:8-使用Gemsim构建词向量
- folder:2-商品信息可视化与文本分析
- folder:4-多模态文字识别
- folder:11-基于视频流⽔线的Opencv缺陷检测项⽬
- folder:14-Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项⽬应⽤流程
- folder:8-Opencv梯度计算与边缘检测实例
- folder:6-Semi-supervised布料缺陷检测实战
- folder:3-物体检测框架YOLOV5版本项目配置
- folder:fake
分享时间 | 2024-11-29 |
---|---|
入库时间 | 2025-03-20 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | 文库*76 |
资源有问题?点此举报