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1.1计算机视觉简介 |
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1215 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向 |
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1144 |
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1.4常用计算机视觉模型和方法 |
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1147 |
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1.5常用的深度学习框架 |
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1144 |
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1.2数字图像 |
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1160 |
1.1计算机视觉简介 |
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1154 |
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1.2数字图像 |
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1191 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向 |
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1148 |
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1.4常用计算机视觉模型和方法 |
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1157 |
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1.5常用的深度学习框架 |
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1187 |
1.1计算机视觉简介 |
00:15:11
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1328 |
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1.2数字图像 |
00:10:20
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1278 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向-1 |
00:12:08
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1270 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向-2 |
00:20:24
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1271 |
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1.4常用计算机视觉模型和方法 |
00:10:22
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1264 |
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1.5常用的深度学习框架 |
00:14:04
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1256 |
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2.1图像分类简介 |
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1124 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理 |
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1129 |
|
2.3AlexNet算法 |
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1131 |
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2.4VGGNet算法 |
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1129 |
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2.5GoogLeNet算法 |
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1130 |
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2.6ResNet算法 |
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1136 |
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2.1图像分类简介 |
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1147 |
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2.3AlexNet算法 |
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|
1201 |
|
2.4VGGNet算法 |
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|
1203 |
|
2.5GoogLeNet算法 |
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1207 |
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2.6ResNet算法 |
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1202 |
|
2.7最新网络框架 |
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1207 |
|
3.1目标检测简介 |
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1221 |
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3.2R-CNN算法 |
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1219 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
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1220 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
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1219 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
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1236 |
|
3.6YOLO算法 |
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1235 |
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3.7One-Stage算法总结 |
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1236 |
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3.1目标检测简介 |
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1203 |
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3.2R-CNN算法 |
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1204 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
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1210 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
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1232 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
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1230 |
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3.6YOLO算法 |
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1230 |
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3.7One-Stage算法总结 |
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1239 |
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4.1图像生成简介 |
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1243 |
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4.2变分自编码器 |
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1245 |
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4.3生成对抗网络 |
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1244 |
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4.4Pixel RNN |
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1246 |
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4.5Pixel CNN |
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4.6风格迁移 |
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1261 |
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4.1图像生成简介 |
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1279 |
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4.2变分自编码器 |
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1239 |
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4.3生成对抗网络 |
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1281 |
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4.4Pixel RNN |
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1248 |
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4.5Pixel CNN |
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1246 |
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4.6风格迁移 |
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1248 |
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5.1人脸识别简介 |
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1321 |
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5.2传统方法 |
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1273 |
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5.3深度学习方法 |
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1297 |
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5.4DeepFace算法 |
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1277 |
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5.5DeepID算法 |
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1279 |
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5.6FaceNet算法 |
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1287 |
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5.1人脸识别简介 |
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1262 |
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5.2传统方法 |
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1279 |
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5.3深度学习方法 |
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1264 |
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5.4DeepFace算法 |
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1261 |
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5.5DeepID算法 |
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1267 |
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5.6FaceNet算法 |
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1288 |
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2.7最新网络框架 |
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2.1图像分类简介 |
00:14:50
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1199 |
|
2.2卷积神经网络的基本结构与原理-1 |
00:14:12
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1253 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理-2 |
00:10:35
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1199 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理-3 |
00:18:57
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1197 |
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2.3AlexNet算法-1 |
00:16:47
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1207 |
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2.3AlexNet算法-2 |
00:14:21
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1181 |
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2.4VGGNet算法 |
00:07:43
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1187 |
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2.5GoogLeNet算法 |
00:16:24
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1194 |
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2.6ResNet算法 |
00:17:09
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1178 |
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2.7最新网络框架 |
00:05:56
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1180 |
|
3.1目标检测简介 |
00:09:10
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1190 |
|
3.2R-CNN算法 |
00:14:49
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1215 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
00:09:03
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1208 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
00:08:11
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1201 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
00:15:57
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1202 |
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3.6YOLO算法-1 |
00:19:21
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1217 |
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3.6YOLO算法-2 |
00:19:19
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1207 |
|
3.7One-Stage算法总结 |
00:10:23
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1226 |
|
3.8基于Faster R-CNN的船只检测案例-1 |
00:13:11
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1251 |
|
3.8基于Faster R-CNN的船只检测案例-2 |
00:19:35
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1267 |
|
4.1图像生成简介 |
00:10:39
|
1269 |
|
4.2变分自编码器-1 |
00:19:53
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1265 |
|
4.2变分自编码器-2 |
00:09:38
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1266 |
|
4.3生成对抗网络 |
00:16:43
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1268 |
|
4.4Pixel RNN |
00:13:40
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1269 |
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4.5Pixel CNN |
00:07:21
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1279 |
|
4.6风格迁移 |
00:11:36
|
1280 |
|
4.7基于GAN网络生成蝴蝶图像案例-1 |
00:16:16
|
1291 |
|
4.7基于GAN网络生成蝴蝶图像案例-2 |
00:18:05
|
1280 |
|
5.1人脸识别简介 |
00:15:10
|
1284 |
|
5.2传统方法 |
00:11:54
|
1296 |
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5.3深度学习方法 |
00:08:20
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5.4DeepFace算法 |
00:12:25
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1290 |
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5.5DeepID算法 |
00:16:51
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1285 |
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5.6FaceNet算法 |
00:13:42
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1289 |
|
5.7基于FaceNet的人脸识别案例-1 |
00:15:36
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|
5.7基于FaceNet的人脸识别案例-2 |
00:15:37
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理-1 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理 |
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2.2卷积神经网络基本结构 |
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1.1计算机视觉简介
1.1计算机视觉简介
1.1计算机视觉简介