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  • 01 检测任务中阶段的意义_ev.mp4
  • 02 不同阶段算法优缺点分析_ev.mp4
  • 03 IOU指标计算_ev.mp4
  • 04 评估所需参数计算_ev.mp4
  • 05 map指标计算_ev.mp4
  • 06 YOLO算法整体思路解读_ev.mp4
  • 07 检测算法要得到的结果_ev.mp4
  • 08 整体网络架构解读_ev.mp4
  • 09 位置损失计算_ev.mp4
  • 10 置信度误差与优缺点分析_ev.mp4
  • 11 V2版本细节升级概述_ev.mp4
  • 12 网络结构特点_ev.mp4
  • 13 架构细节解读_ev.mp4
  • 14 基于聚类来选择先验框尺寸_ev.mp4
  • 15 偏移量计算方法_ev.mp4
  • 16 坐标映射与还原_ev.mp4
  • 17 感受野的作用_ev.mp4
  • 18 特征融合改进_ev.mp4
  • 19 V3版本改进概述_ev.mp4
  • 20 多scale方法改进与特征融合_ev.mp4
  • 21 经典变换方法对比分析_ev.mp4
  • 22 残差连接方法解读_ev.mp4
  • 23 整体网络模型架构分析_ev.mp4
  • 24 先验框设计改进_ev.mp4
  • 25 sotfmax层改进_ev.mp4
  • 26 V4版本整体概述_ev.mp4
  • 27 V4版本贡献解读_ev.mp4
  • 28 数据增强策略分析_ev.mp4
  • 29 DropBlock与标签平滑方法_ev.mp4
  • 30 损失函数遇到的问题_ev.mp4
  • 31 CIOU损失函数定义_ev.mp4
  • 32 NMS细节改进_ev.mp4
  • 33 SPP与CSP网络结构_ev.mp4
  • 34 SAM注意力机制模块_ev.mp4
  • 35 PAN模块解读_ev.mp4
  • 36 激活函数与整体架构总结_ev.mp4

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