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1.1计算机视觉简介 |
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1147 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向 |
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1079 |
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1.4常用计算机视觉模型和方法 |
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1082 |
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1.5常用的深度学习框架 |
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1076 |
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1.2数字图像 |
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1093 |
1.1计算机视觉简介 |
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1089 |
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1.2数字图像 |
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1126 |
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1.3计算机视觉的主要研究方向 |
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1083 |
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1.4常用计算机视觉模型和方法 |
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1091 |
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1.5常用的深度学习框架 |
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1121 |
1.1计算机视觉简介 |
00:15:11
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1260 |
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1.2数字图像 |
00:10:20
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1211 |
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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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1202 |
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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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1204 |
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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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1197 |
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1.5常用的深度学习框架 |
00:14:04
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1189 |
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2.1图像分类简介 |
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1059 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理 |
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1064 |
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2.3AlexNet算法 |
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1066 |
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2.4VGGNet算法 |
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1064 |
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2.5GoogLeNet算法 |
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1065 |
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2.6ResNet算法 |
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1071 |
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2.1图像分类简介 |
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1082 |
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2.3AlexNet算法 |
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1136 |
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2.4VGGNet算法 |
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1138 |
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2.5GoogLeNet算法 |
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1142 |
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2.6ResNet算法 |
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1137 |
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2.7最新网络框架 |
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1142 |
|
3.1目标检测简介 |
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1156 |
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3.2R-CNN算法 |
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1154 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
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1155 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
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1154 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
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1167 |
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3.6YOLO算法 |
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1169 |
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3.7One-Stage算法总结 |
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1170 |
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3.1目标检测简介 |
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1138 |
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3.2R-CNN算法 |
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1139 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
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1164 |
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3.6YOLO算法 |
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1164 |
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3.7One-Stage算法总结 |
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1173 |
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4.1图像生成简介 |
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1177 |
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4.2变分自编码器 |
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1179 |
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4.3生成对抗网络 |
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1177 |
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4.4Pixel RNN |
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1179 |
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4.5Pixel CNN |
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1192 |
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4.6风格迁移 |
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1194 |
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4.1图像生成简介 |
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1213 |
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4.2变分自编码器 |
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1172 |
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4.3生成对抗网络 |
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1215 |
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4.4Pixel RNN |
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1182 |
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4.5Pixel CNN |
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1180 |
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4.6风格迁移 |
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1182 |
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5.1人脸识别简介 |
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1253 |
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5.2传统方法 |
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1206 |
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5.3深度学习方法 |
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1230 |
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5.4DeepFace算法 |
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1211 |
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5.5DeepID算法 |
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1212 |
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5.6FaceNet算法 |
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1220 |
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5.1人脸识别简介 |
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1195 |
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5.2传统方法 |
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1213 |
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5.3深度学习方法 |
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1198 |
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5.4DeepFace算法 |
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1195 |
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5.5DeepID算法 |
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1201 |
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5.6FaceNet算法 |
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1222 |
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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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1129 |
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2.2卷积神经网络的基本结构与原理-1 |
00:14:12
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1187 |
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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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1133 |
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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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1130 |
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2.3AlexNet算法-1 |
00:16:47
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1139 |
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2.3AlexNet算法-2 |
00:14:21
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1115 |
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2.4VGGNet算法 |
00:07:43
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1120 |
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2.5GoogLeNet算法 |
00:16:24
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1128 |
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2.6ResNet算法 |
00:17:09
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1112 |
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2.7最新网络框架 |
00:05:56
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1114 |
|
3.1目标检测简介 |
00:09:10
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1121 |
|
3.2R-CNN算法 |
00:14:49
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1148 |
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3.3Fast R-CNN算法 |
00:09:03
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1139 |
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3.4Faster R-CNN算法 |
00:08:11
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1133 |
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3.5Two-Stage算法总结 |
00:15:57
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1135 |
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3.6YOLO算法-1 |
00:19:21
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1150 |
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3.6YOLO算法-2 |
00:19:19
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1139 |
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3.7One-Stage算法总结 |
00:10:23
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1158 |
|
3.8基于Faster R-CNN的船只检测案例-1 |
00:13:11
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1182 |
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3.8基于Faster R-CNN的船只检测案例-2 |
00:19:35
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1198 |
|
4.1图像生成简介 |
00:10:39
|
1201 |
|
4.2变分自编码器-1 |
00:19:53
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1198 |
|
4.2变分自编码器-2 |
00:09:38
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4.3生成对抗网络 |
00:16:43
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1199 |
|
4.4Pixel RNN |
00:13:40
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1201 |
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4.5Pixel CNN |
00:07:21
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|
4.6风格迁移 |
00:11:36
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1212 |
|
4.7基于GAN网络生成蝴蝶图像案例-1 |
00:16:16
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1223 |
|
4.7基于GAN网络生成蝴蝶图像案例-2 |
00:18:05
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1212 |
|
5.1人脸识别简介 |
00:15:10
|
1217 |
|
5.2传统方法 |
00:11:54
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1229 |
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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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5.5DeepID算法 |
00:16:51
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1219 |
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5.6FaceNet算法 |
00:13:42
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1223 |
|
5.7基于FaceNet的人脸识别案例-1 |
00:15:36
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1233 |
|
5.7基于FaceNet的人脸识别案例-2 |
00:15:37
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1220 |
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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