开课吧百度飞桨联合设计资深AI实战工程师CV方向
——/kkb百度飞桨联合设计资深AI实战工程师CV方向 /├──第01章 视频行为分析-项目简介
| ├──第1节 Outline of The Course
| | └──第1节 Outline of The Course_ev .mp4166.89M
| └──第2节 问题解答以及NMS代码
| | ├──PPT及随堂代码 .zip23.78M
| | └──第2节： Introduction to Deep Learning_ev .mp4205.00M
├──第02章 视频行为分析—Two Stage Detection
| ├──第1节 Two Stage Detection
| | ├──week2-3.5 Detection .pdf7.92M
| | └──第1节 Two Stage Detection_ev .mp4273.01M
| └──第2节 答疑研讨会—Faster RCNNSSDNMS 代码实操
| | ├──第2节：答疑研讨会—Faster RCNN _ SSD_NMS 代码实操_ev .mp4155.99M
| | └──随堂资料 .zip844.86kb
├──第03章 视频行为分析—One Stage Detection
| ├──第1节 One Stage Detection
| | ├──week3.5-5 Face Detection Recognition .pdf2.60M
| | ├──第1节 One Stage Detection_ev .mp4204.24M
| | ├──微信图片_20191005214010 .jpg3.88M
| | └──微信图片_20191005214022 .jpg1.24M
| └──第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解
| | ├──pytorch-yolo-v3 .zip2.24M
| | └──第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解_ev .mp4851.81M
├──第04章 视频行为分析—Face Detection
| ├──第1节 Face Detection
| | ├──cv正式课资料 .pdf2.60M
| | ├──第1节 Face Detection-1_ev .mp4282.75M
| | ├──第1节 Face Detection_ev .mp42.47M
| | └──随堂代码 .zip4.26M
| └──第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码
| | ├──第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码_ev .mp4142.98M
| | └──随堂资料 .zip639.46kb
├──第05章 视频行为分析—Face Recognition
| ├──第1节 Face Recongnition
| | ├──第1节 Face Recongnition_ev .mp4216.00M
| | └──随堂课件 .zip3.59M
| └──第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码
| | ├──第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码_ev .mp4502.68M
| | └──随堂代码 .zip93.91M
├──第06章 视频行为分析—Tracking Intro
| ├──第1节 Tracking Intro
| | ├──week6-7 Tracking-Kalman Filter .pdf3.32M
| | └──第1节 Tracking Intro_ev .mp4159.59M
| └──第2节 6-2 答疑研讨会
| | └──第2节 6-2 答疑研讨会_ev .mp4332.33M
├──第07章 视频行为分析—Kalman Filter
| ├──第1节 Kalman Filter
| | ├──第1节 Kalman Filter_ev .mp4270.21M
| | └──学习资料 .zip2.84M
| └──第2节 7-2 答疑研讨会
| | ├──8-2答疑研讨课 .pdf1.19M
| | ├──第2节 7-2 答疑研讨会-1_ev .mp444.39M
| | └──第2节 7-2 答疑研讨会_ev .mp432.18M
├──第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
| ├──第1节 检测与识别的扩展
| | ├──week8 Action Recognition .pdf1.52M
| | └──第1节 检测与识别的扩展_ev .mp4224.96M
| └──第2节 8-2检测与识别拓展研讨课
| | ├──Baidu-I答疑研讨课 .pdf1.19M
| | └──第2节 8-2检测与识别拓展研讨课_ev .mp487.49M
├──第09章 Lane Segmentation & Semantic
| ├──第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic
| | ├──11-1课前学习资料 .zip1.66M
| | ├──Lane Segmentation-Week 1 .pdf7.53M
| | └──第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic_ev .mp4325.44M
| └──第2节 9-2研讨课
| | ├──Baidu-I答疑研讨课 .pdf1.71M
| | └──第2节 9-2研讨课_ev .mp4133.16M
├──第10章 10-1 Lane Segmentation
| ├──第1节 10-1 Lane Segmentation
| | ├──Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation .pdf2.76M
| | ├──Lane Segmentation-Week 2 .pptx9.50M
| | └──第1节 10-1 Lane Segmentation_ev .mp4288.43M
| └──第2节 10-2研讨课
| | ├──10-2课程资料 .zip262.21kb
| | ├──kaike .pptx1.02M
| | └──第2节 10-2研讨课_ev .mp4532.25M
├──第11章 11-1 Lane Segmentation
| ├──第1节 11-1Lane Segmentation
| | ├──3-1课程代码 .txt0.28kb
| | ├──week3-resnet(1) .txt5.32kb
| | ├──第1节 11-1Lane Segmentation_ev .mp4323.58M
| | └──课件PPT .zip16.77M
| └──第2节 11-2研讨课
| | ├──11-2课堂代码 .zip4.84kb
| | └──第2节 11-2研讨课_ev .mp4150.17M
├──第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
| ├──第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
| | ├──12-1PPTLane Segmentation-Week 4 .pdf2.35M
| | ├──12-1课上PPTLane Segmentation-Week 4- .pdf3.36M
| | ├──12-1课堂代码DeepLab_Demo .zip197.63kb
| | ├──Week4 预习资料 .txt0.41kb
| | └──第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4_ev .mp4310.57M
| └──第2节 12-2研讨课
| | ├──12-2课件PPT .pdf480.20kb
| | ├──12-2课堂代码 .zip7.12kb
| | └──第2节 12-2研讨课_ev .mp4173.82M
├──第13章 项目实战-数据处理week5
| ├──第1节 13-1项目实战-数据处理week5
| | ├──13-1week5课前预习资料 .txt0.31kb
| | ├──13-1课程作业 .txt0.05kb
| | ├──13-1课件PPT Week 5 .pdf2.78M
| | ├──13-1课件PPT（笔记版）Week 5 .pdf3.99M
| | ├──13-1课堂代码 .zip197.60kb
| | └──第1节 13-1项目实战-数据处理week5_ev .mp4419.25M
| └──第2节 13-2数据预处理
| | ├──13-2课件PPT .pptx9.40M
| | ├──13-2课堂代码 .zip14.33kb
| | ├──第2节 13-2数据预处理-1_ev .mp4167.11M
| | └──第2节 13-2数据预处理-2_ev .mp48.73M
├──第14章 Traning week6
| ├──第1节 14-1Traning week6
| | ├──14-1PPTWeek 6 .pdf1.30M
| | ├──14-1课堂代码 .zip2.49kb
| | ├──14-1课堂作业 .txt0.09kb
| | ├──第1节 14-1Traning week6-1_ev .mp4237.94M
| | └──第1节 14-1Traning week6-2_ev .mp4120.86M
| └──第2节 14-2网络训练与损失选择
| | ├──14-2课堂PPT .pptx616.55kb
| | ├──14-2课堂代码 .zip257.57kb
| | └──第2节 14-2网络训练与损失选择_ev .mp4171.49M
├──第15章 项目实战-部署Week7
| ├──第1节 15-1项目实战-部署Week7
| | ├──15-1课堂PPT Week 7 .pdf2.38M
| | ├──15-1课堂代码 .zip189.53kb
| | ├──15-1课堂作业 .txt0.04kb
| | └──第1节 15-1项目实战-部署Week7_ev .mp4341.84M
| └──第2节 15-2模型推理
| | ├──15-2课堂代码 .zip737.57kb
| | └──第2节 15-2模型推理_ev .mp4333.66M
├──第16章 模型融合Week8
| ├──第1节 16-1 模型融合week8
| | ├──16-1课堂PPT-Week 8 .pdf1.01M
| | ├──16-1课堂代码 .zip2.35kb
| | ├──16-1项目二大作业要求 .txt0.19kb
| | └──第1节 16-1 模型融合week8_ev .mp4375.56M
| └──第2节 16-2项目二总复习
| | └──第2节 16-2项目二总复习_ev .mp4117.94M
├──第17章 数学公式识别-课程导论
| ├──第1节 17-1数学公式识别-课程导论
| | ├──17-1课后作业详情 .txt0.57kb
| | ├──17-1课堂PPT .pptx16.05M
| | ├──17-1课堂代码 .zip47.67M
| | └──第1节 17-1数学公式识别-课程导论_ev .mp4276.46M
| └──第2节 17-2 车牌识别代码讲解
| | ├──17-2课堂代码 .zip5.70M
| | └──第2节 17-2 车牌识别代码讲解_ev .mp4109.59M
├──第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
| ├──第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
| | ├──18-1课后作业 .pdf141.38kb
| | ├──18-1课堂PPT .pdf13.23M
| | ├──18-1课堂代码 .zip458.86M
| | └──第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)_ev .mp4584.10M
| └──第2节 18-2 EAST代码讲解
| | └──第2节 18-2 EAST代码讲解_ev .mp4668.48M
├──第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
| ├──第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
| | ├──19-1课前预习 .pdf168.91kb
| | ├──19-1课堂PPT .pdf12.85M
| | ├──19-2课后作业 .txt0.45kb
| | └──第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)_ev .mp4265.79M
| └──第2节 19-2 EAST训练和评估
| | ├──19-2研讨课代码 .zip2.68M
| | └──第2节 19-2 EAST训练和评估_ev .mp4129.16M
├──第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
| ├──第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
| | ├──20-1补课件以及代码 .zip6.37M
| | ├──20-1课后作业 .pdf248.13kb
| | └──第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析_ev .mp4477.49M
| └──第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑
| | ├──EAST-pytorch .zip278.37kb
| | ├──EAST-pytorch讲解 .pptx229.66kb
| | └──第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑_ev .mp4689.62M
├──第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
| ├──第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
| | ├──21-1项目三作业 .txt0.23kb
| | ├──hct_cv_week20 .pdf16.83M
| | ├──image2latex100k .zip5.48M
| | └──第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)_ev .mp4335.63M
| └──第2节 21-2img2markup的dataloader 实现
| | ├──第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1_ev .mp43.65M
| | └──第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2_ev .mp4154.79M
├──第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
| ├──第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
| | ├──HCT 百度CV Week21 课件 .pdf16.12M
| | └──第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)_ev .mp4418.25M
| └──第2节 im2latex前向推理代码详解
| | ├──Im2Latex前向推理 .pptx191.56kb
| | └──第2节 im2latex前向推理代码详解_ev .mp4637.26M
├──第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
| ├──第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
| | ├──23-1homework .pdf19.49kb
| | ├──HCT 百度CV Week22 课件.pdf17.31M
| | └──第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)_ev .mp4400.92M
| └──第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解
| | └──第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解_ev .mp4655.49M
├──第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)
| ├──第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)
| | ├──HCT 百度CV Week23 课件 .pdf38.32M
| | └──第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)_ev .mp4333.11M
| └──第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比
| | └──第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比_ev .mp485.43M
└──第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)
| ├──第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)
| | ├──HCT 百度CV Week24 .pdf33.44M
| | ├──第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -1_ev .mp4303.41M
| | ├──第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -2_ev .mp4119.05M
| | └──项目三大作业 .txt0.51kb
| └──第2节 25-2webserver模型部署
| | └──第2节： 25-2webserver模型部署_ev .mp4632.92M
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