| 资源(33) | 时长( 00:00:00) | 播放量(37353) |
|---|---|---|
1.1计算机视觉简介 |
/ | 1173 |
|
1.2数字图像 |
/ | 1211 |
|
1.3计算机视觉的主要研究方向 |
/ | 1170 |
|
1.4常用计算机视觉模型和方法 |
/ | 1178 |
|
1.5常用的深度学习框架 |
/ | 1210 |
|
2.1图像分类简介 |
/ | 1166 |
|
2.3AlexNet算法 |
/ | 1221 |
|
2.4VGGNet算法 |
/ | 1222 |
|
2.5GoogLeNet算法 |
/ | 1228 |
|
2.6ResNet算法 |
/ | 1221 |
|
2.7最新网络框架 |
/ | 1228 |
|
3.1目标检测简介 |
/ | 1227 |
|
3.2R-CNN算法 |
/ | 1224 |
|
3.3Fast R-CNN算法 |
/ | 1232 |
|
3.4Faster R-CNN算法 |
/ | 1254 |
|
3.5Two-Stage算法总结 |
/ | 1252 |
|
3.6YOLO算法 |
/ | 1249 |
|
3.7One-Stage算法总结 |
/ | 1260 |
|
4.1图像生成简介 |
/ | 1297 |
|
4.2变分自编码器 |
/ | 1263 |
|
4.3生成对抗网络 |
/ | 1304 |
|
4.4Pixel RNN |
/ | 1273 |
|
4.5Pixel CNN |
/ | 1271 |
|
4.6风格迁移 |
/ | 1270 |
|
5.1人脸识别简介 |
/ | 1287 |
|
5.2传统方法 |
/ | 1299 |
|
5.3深度学习方法 |
/ | 1284 |
|
5.4DeepFace算法 |
/ | 1282 |
|
5.5DeepID算法 |
/ | 1287 |
|
5.6FaceNet算法 |
/ | 1310 |
|
2.2卷积神经网络的基本结构与原理-1 |
/ | 0 |
|
2.2卷积神经网络的基本结构与原理 |
/ | 0 |
|
2.2卷积神经网络基本结构 |
/ | 0 |