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01 响木最新众筹课
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3000-3999
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3300-3399
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3393.有三AI-CV季划汇总
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9、深度学习之目标检测—理论与实践
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10_1.6-传统检测算法流程.mp4
11_1.7-基于深度学习的目标检测流程和分类.mp4
12_1.8-脑图时刻.mp4
13_1.9-anchor-base算法结构.mp4
14_2.1-RCNN详解.mp4
15_2.2-SPPNet详解.mp4
16_2.3-Fast-RCNN详解.mp4
17_2.4-Faster-RCNN详解.mp4
18_2.5-one-stage算法引入+脑图时刻.mp4
19_2.6-二阶段目标检测参考资料(图文).html
1_《深度学习之目标检测》直播答疑03(直播).mp4
20_3.1-YOLOv1讲解.mp4
21_3.2-YOLOv2讲解.mp4
22_3.3-YOLOv3讲解.mp4
23_3.4-YOLOv4讲解.mp4
24_3.5-YOLOv5讲解.mp4
25_3.6-一阶段目标检测参考资料(图文).html
26_4.1-YOLO-v3工业缺陷检测实战-原理回顾.mp4
27_4.2-YOLO-v3工业缺陷检测实战-数据集介绍.mp4
28_4.3.1-YOLO-v3工业缺陷检测实战-主干网络代码讲解.mp4
29_4.3.2-YOLO-v3工业缺陷检测实战-Neck+Head部分代码讲解.mp4
2_《深度学习之目标检测》直播答疑02(直播).mp4
30_4.3.3-YOLO-v3工业缺陷检测实战-解码过程讲解.mp4
31_4.3.4-YOLO-v3工业缺陷检测实战-前向推理代码讲解.mp4
32_4.4-YOLO-v3工业缺陷检测实战-模型训练.mp4
33_4.5-YOLO-v3工业缺陷检测实战-模型测试.mp4.mp4
34_5.1-FasterRCNN原理回顾.mp4
35_5.2-数据集介绍.mp4
36_5.3.1-主干网络代码讲解.mp4
37_5.3.2-RPN网络代码讲解.mp4
38_5.3.3-Head部分代码讲解.mp4
39_5.3.4-前向推理代码详解.mp4
3_《深度学习之目标检测》直播答疑01(直播).mp4
40_5.3.5-训练部分详解.mp4
41_5.4-权重文件处理知识+本期内容整体梳理.mp4
42_6.1-Anchor-free引入.mp4
43_6.2-Densebox详解(上).mp4
44_6.2-Densebox详解(中).mp4
45_6.2-Densebox详解(下).mp4
46_6.3-CornerNet详解(上).mp4
47_6.3-CornerNet详解(中).mp4
48_6.3-CornerNet详解(下).mp4
49_6.4-CenterNet详解(上).mp4
4_0-课程简介.mp4
50_6.4-CenterNet详解(中).mp4
51_6.4-CenterNet详解(下).mp4
52_6.5-Anchor-free参考资料(图文).html
53_7.1-印刷电路板数据集介绍.mp4
54_7.2-CenterNet原理回顾(上).mp4
55_7.2-CenterNet原理回顾(下).mp4
56_7.3-前向推理代码详解.mp4
57_7.4-训练过程代码详解(上).mp4
58_7.4-训练过程代码详解(下).mp4
59_7.5-内容总结.mp4
5_1.1-问题定义.mp4
60_8.1_MMdetection简介与安装.mp4
61_8.2_MMdetection框架总体讲解.mp4
62_8.3_配置文件讲解(上).mp4
63_8.3_配置文件讲解(下).mp4
64_8.4_推理相关源码分析.mp4
65_8.5_训练相关源码分析.mp4
66_8.6_自定义数据集.mp4
67_8.7_COCO与VOC格式转化.mp4
68_8.8_Kmeans聚类边界框.mp4
69_8.9_热力图绘制.mp4
6_1.2-数据集.mp4
70_8.10_训练过程和检测结果可视化分析.mp4
71_8.11_工程实践技巧.mp4
72_数据与代码.html
7_1.3-评价指标.mp4
8_1.4-脑图时刻.mp4
9_1.5-算法发展总览.mp4
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