涵盖全网各种付费课程，加入会员终身学习

信息加载中,请等待...

  • 01 ACMIX（卷积与注意力融合）_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 02 GCnet(全局特征融合)_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 03 Coordinate_attention_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 04 SPD（可替换下采样）_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 05 SPP改进_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 06 mobileOne(加速)_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 07 Deformable(替换selfAttention)_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 08 ProbAttention(采样策略)_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 09 CrossAttention融合特征_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 10 Attention额外加入先验知识_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 11 结合GNN构建局部特征_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 12 损失函数约束项_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 13 自适应可学习参数_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 14 Coarse2Fine大框架_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 15 只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 16 自己数据集如何发的好(要开源)_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 17 可变形卷积加入方法_ev[防断更微1181191176].mp4
  • 18 在源码中加入各种注意力机制方法_ev[防断更微1181191176].mp4

Copyright © 免费制作

1.本站不存储真实文件，仅展示文件信息。
2.用户自主配置内容，包括但不限于文件夹、链接、关联网盘等，不代表本站立场。
3.本站以文本、图片展示内容，无法及时审核其合法性。发现侵权内容，请提供资质及链接给客服，将立即移除。
官网：pan.tpym.cn 微信：fffin77
确定