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4280.深度学习论文项目案例课
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01_论文课-资料领取.html
02_【预习】CV经典架构(1):LeNet5.mp4
03_【预习】CV经典架构(2):AlexNet.mp4
04_【预习】CV经典架构(3):VGG.mp4
05_【预习】CV经典架构(4):ResNet.mp4
06_【预习】CV经典架构(5)-生成对抗网络的基本原理与损失函数.mp4
07_【预习】CV经典架构(6)-从0实现GAN的反向传播与训练.mp4
08_【预习】CV经典架构(7)-生成器的反向传播.mp4
09_【预习】CV经典架构(8)-判别器的反向传播.mp4
10_Lesson-1.1-计算机视觉中的三种基本任务.mp4
11_Lesson-1.2-经典数据集(1):入门数据集,新手读数据踩坑指南.mp4
12_Lesson-1.2-经典数据集(2):竞赛数据与其他常用数据.mp4
13_Lesson-1.3(上)使用自己的图像创造数据集.mp4
14_Lesson-1.3-(下)将二维表及其他结构转化为四维tensor.mp4
15_Lesson-1.4-图像数据的数据预处理.mp4
16_Lesson-1.5-数据增强.mp4
17_Lesson-1.6-更强大的优化算法-(1)-AdaGrad.mp4
18_Lesson-1.6-更强大的优化算法(2)-RMSprop与Adam.mp4
19_Lesson-1.7-调用经典架构.mp4
20_Lesson-1.8(1)基于ResNet与VGG16自建架构.mp4
21_Lesson-1.8-(2)-基于普通卷积层和池化层自建架构.mp4
22_Lesson-1.9-有监督算法的预训练.迁移学习.mp4
23_Lesson-1.10-深度学习中的模型选择.mp4
24_Lesson-1.11(1)-案例1:项目背景.完整流程概述.mp4
25_Lesson-1.11(2)-案例1:数据与架构.mp4
26_Lesson-1.11(3)-案例1:提前停止.mp4
27_Lesson-1.11(4)-案例1:一个完整的训练函数.mp4
28_Lesson-1.11(5)-准备训练函数所需的全部参数.mp4
29_Lesson-1.11(6)-GPU内存管理机制、训练函数的GPU版本.mp4
30_Lesson-1.11(7)-初步训练:模型选择.mp4
31_Lesson-1.11(8)-模型调优(1):增加迭代次数,让迭代更稳定.mp4
32_Lesson-1.11(9)-模型调优(2):对抗过拟合,其他可探索的方向.mp4
33_Lesson-2.1-案例背景与benchmark建立.mp4
34_Lesson-2.2.1-使用OpenCV批量分片高像素图像(上).mp4
35_Lesson-2.2.2-使用OpenCV批量分片高像素图像(下).mp4
36_Lesson-2.3.1-数据探索(上):数据结构与病理图像可视化.mp4
37_Lesson-2.3.2-数据探索(下):标签探索与恶性率可视化.mp4
38_Lesson-2.4.1-自定义数据集导入类与数据集分割.mp4
39_Lesson-2.4.2-医疗数据的数据增强-(1)-10项色彩增强手段.mp4
40_Lesson-2.4.2-医疗数据的数据增强-(2)-生成对抗网络与染色标准化.mp4
41_Lesson-2.4.3-实现色彩增强-(1)-认识imgaug与skimage.mp4
42_Lesson-2.4.3-实现色彩增强-(2)-imgaug中的仿射变换与随机增强.mp4
43_Lesson-2.4.3-实现色彩增强-(3)-imgaug中的线性变换与色彩加乘.mp4
44_Lesson-2.4.3-实现色彩增强-(4)-基于苏木素H与伊红E的色彩空间转换.mp4
45_Lesson-2.4.3-数据增强方案-(5):imgaug与skimage嵌入运行.mp4
46_Lesson-2.4.3-数据增强方案-(6):基于HED通道的单通道操作嵌入运行.mp4
47_Lesson-2.4.4.1-生成对抗网络的基本原理与损失函数.mp4
48_Lesson-2.4.4.2-(1)-从0实现GAN的反向传播与训练.mp4
49_Lesson-2.4.4.2-(2)-判别器的反向传播.mp4
50_Lesson-2.4.4.2-(3)-生成器的反向传播.mp4
51_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(1):基本原理与实现.mp4
52_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(2):带步长与填充的转置卷积层(上.mp4
53_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(2):带步长与填充的转置卷积层(下.mp4
54_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(3):DCGAN架构复现-(上).mp4
55_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(3):DCGAN架构复现-(下).mp4
56_Lesson-2.4.4.3-转置卷积层与DCGAN(4):从DCGAN到pix2pix.mp4
57_Lesson-2.4.4.4-cGAN与InfoGAN(1):基本运行原理.mp4
58_Lesson-2.4.4.4-cGAN与InfoGAN(2)-标签输入与Embed技巧.mp4
59_Lesson-2.4.4.4-cGAN与infoGAN-(3)-从0复现一个cGAN架构.mp4
60_Lesson-2.4.5.1-自动编码器家族(1):认识自动编码器.mp4
61_Lesson-2.4.5.1-自动编码器家族(2):三大类自动编码器.mp4
62_Lesson-2.4.5.1-自动编码器家族(3):自动编码器的应用场景.mp4
63_Lesson-2.4.5.2【加餐】变分自动编码器(1):数据流与细节梳理.mp4
64_Lesson-2.4.5.2【加餐】变分自动编码器(2):损失函数详解.mp4
65_Lesson-2.4.5.2【加餐】变分自动编码器(3):重参数化技巧.mp4
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