人工智能顶会论文精讲（像素级复现）
人工智能顶会论文精讲（像素级复现）├──1 【宣导片1】开启人工智能论文学习之旅.mp412.15M
├──10 07CV TransformerVit关键代码详解2.mp414.40M
├──100 gat07multihead起源简介.mp433.76M
├──101 gat08GAT算法总结和实验设置.mp4170.97M
├──102 gat09论文总结.mp468.53M
├──103 gat10代码介绍.mp493.83M
├──105 gat12邻接矩阵归一化.mp460.70M
├──106 gat13gat模型实现.mp4110.30M
├──107 gat14gat模型训练及代码总结.mp459.25M
├──108 BiSeNet01前期介绍.mp440.16M
├──109 BiSeNet02论文导读——分割常用损失函数1.mp452.86M
├──11 08CV TransformerVit关键代码详解3.mp472.03M
├──110 BiSeNet03论文导读分割常用损失函数2.mp461.03M
├──111 BiSeNet04论文导读分割常用损失函数3.mp421.40M
├──112 BiSeNet05论文导读分割常用损失函数4 .mp481.59M
├──113 BiSeNet06论文导读5 .mp431.01M
├──114 BiSeNet07上节回顾 .mp429.60M
├──115 BiSeNet08引言 .mp4114.27M
├──116 BiSeNet09相关工作 算法架构总览 .mp4103.28M
├──117 BiSeNet10算法结构详解实验0 .mp482.35M
├──118 BiSeNet11算法结构详解实验1 .mp494.76M
├──119 BiSeNet12模型代码定义0 .mp473.08M
├──12 09CV TransformerVit回顾代码.mp49.13M
├──120 BiSeNet13模型代码定义1.mp453.19M
├──121 BiLSTMCRF01论文研究背景.mp465.10M
├──122 BiLSTMCRF_02关键算法.mp484.53M
├──123 BiLSTMCRF_03论文模型.mp452.58M
├──124 BiLSTMCRF_04损失函数l.mp448.17M
├──125 BiLSTMCRF_05实验结果与总结.mp432.51M
├──126 BiLSTMCRF_06代码讲解.mp480.26M
├──127 GAN01论文摘要.mp442.75M
├──128 GAN02论文背景.mp444.85M
├──129 GAN03论文泛读.mp475.98M
├──13 10CV TransformerVit代码示例.mp4184.32M
├──13 10CV TransformerVit代码示例002.m4s163.78M
├──130 GAN04价值函数.mp474.41M
├──131 GAN05训练流程 理论证明.mp4108.36M
├──132 GAN06实验结果 总结展望.mp486.42M
├──133 GAN07代码分析综述.mp427.69M
├──134 GAN08代码分析精讲.mp4100.67M
├──14 01Unet论文总览和摘要精读.mp4103.10M
├──144 CLIP01前言.mp473.69M
├──145 CLIP02background.mp476.80M
├──146 CLIP03model01.mp486.14M
├──147 CLIP04model02.mp4125.66M
├──148 CLIP05experiement.mp468.77M
├──149 CLIP06code0.mp421.49M
├──15 02Unet医学分割相关背景和取得的成果及意义.mp498.65M
├──150 CLIP07code1.mp449.43M
├──151 CLIP08code2.mp417.38M
├──152 CLIP09code3.mp450.57M
├──153 cnn_for_re11论文总结ll.mp421.23M
├──154 cnn_for_re12代码讲解1l.mp425.83M
├──155 cnn_for_re13代码讲解2.mp480.30M
├──156 cnn_for_re14代码讲解3.mp441.91M
├──157 cnn_for_re15代码讲解4.mp456.72M
├──158 cnn_for_re16代码讲解5.mp479.92M
├──159 cnn_for_re17代码讲解6.mp4110.28M
├──16 03Unet两篇论文相互补充.mp485.94M
├──160 cnn_for_re18代码讲解7.mp472.32M
├──161 swin10代码参数.mp452.78M
├──162 swin11代码swin大框架.mp458.65M
├──163 swin12代码basic_layer.mp454.25M
├──164 swin13代码block详解wmsa 相对位置编码.mp4132.04M
├──165 swin14代码swmsa.mp454.87M
├──166 swin15代码swin代码整体回顾.mp451.08M
├──167 swin16代码dwconv与wmsa.mp426.91M
├──168 swin17代码总结.mp48.17M
├──17 04Unet回顾医学图像分析及CNN的发展历程.mp4183.49M
├──18 05Unet先验知识补充.mp467.89M
├──19 06Unet算法架构和实验结果及分析.mp499.15M
├──2 【先导课】效率提高3倍的论文阅读方法.mp494.36M
├──20 07Unet试验设置及结果分析.mp445.09M
├──21 08Unet代码精读.mp4170.44M
├──22 BIDAF01背景意义.mp458.08M
├──23 BIDAF02相关工作+小结.mp439.52M
├──24 BIDAF03模型结构.mp460.95M
├──25 BIDAF04实验分析.mp434.29M
├──26 BIDAF05数据读取jupyter.mp4110.65M
├──27 BIDAF06数据读取pycharm.mp4147.98M
├──28 BIDAF07模型构建.mp495.06M
├──29 BIDAF08训练加预测.mp4102.46M
├──3 【宣导片2】15w同学在这征服论文.mp410.75M
├──30 BIDAF09评测指标计算.mp479.15M
├──31 YOLOv501目标检测技术与YOLO系列.mp415.74M
├──32 YOLOv502YOLOV3回顾.mp440.31M
├──33 YOLOv503YOLOV5新激活函数 .mp411.51M
├──34 YOLOv504YOLOV5核心知识点1.mp429.20M
├──35 YOLOv505YOLOV5核心知识点2.mp470.17M
├──36 YOLOv506YOLOV5代码讲解1.mp430.26M
├──37 YOLOV507YOLOV5代码讲解2.mp432.98M
├──38 YOLOV508YOLOV5代码讲解3.mp456.25M
├──39 YOLOV509YOLOV5代码讲解4.mp461.42M
├──4 01-CV Transformer-Vit-论文介绍--.mp453.69M
├──40 YOLOv510YOLOV5代码讲解5.mp499.75M
├──41 YOLOv511YOLOV5代码讲解6.mp434.10M
├──42 YOLOv512YOLOV5代码讲解7.mp4129.72M
├──42 YOLOv512YOLOV5代码讲解7001.m4s13.35M
├──43 YOLOv513YOLOV5代码讲解8.mp497.04M
├──43 YOLOv513YOLOV5代码讲解8001.m4s12.72M
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9.mp4144.86M
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9001.m4s16.70M
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9002.m4s126.88M
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9002.m4s.aria20.07kb
├──45 yolox01前言001.m4s9.26M
├──46 yolox02背景.mp469.05M
├──47 yolox03概览.mp411.10M
├──48 yolox04详解模型框架.mp4116.36M
├──49 yolox05详解simOTA.mp471.70M
├──5 02CV TransformerVit论文精读1.mp441.80M
├──50 yolox06详解模型结构.mp461.07M
├──51 yolox07详解预处理.mp452.63M
├──52 yolox08训练及总结.mp423.53M
├──53 yolox代码09前言.mp417.57M
├──54 yolox代码10预处理mosaic.mp485.90M
├──55 yolox代码11预处理randomaffine.mp448.33M
├──56 yolox代码12预处理mixup.mp433.15M
├──57 yolox代码13backbone.mp479.12M
├──58 yolox代码14pafpn.mp468.29M
├──59 yolox代码15bbox decode.mp439.29M
├──6 03CV TransformerVit论文精读2.mp440.10M
├──60 yolox代码16simOTA.mp4103.11M
├──61 yolox代码17 总结.mp426.62M
├──62 cnn_for_re01前言.mp422.90M
├──63 cnn_for_re02论文介绍研究背景.mp422.12M
├──64 cnn_for_re03论文介绍相关工作1.mp438.17M
├──65 cnn_for_re04论文介绍相关工作2.mp477.37M
├──66 cnn_for_re05论文介绍相关工作3.mp458.33M
├──67 cnn_for_re06论文泛读.mp464.74M
├──69 cnn_for_re08论文精读2.mp472.56M
├──7 04CV TransformerVit论文精读3.mp457.90M
├──70 cnn_for_re09论文精读3.mp442.95M
├──71 cnn_for_re10实验结果分析.mp418.79M
├──72 ResNet01背景成果意义.mp488.63M
├──73 ResNet02论文泛读.mp479.91M
├──74 ResNet03上节回顾.mp417.00M
├──75 ResNet04论文精读残差结构1.mp438.78M
├──76 ResNet05论文精读残差结构2.mp468.71M
├──77 ResNet06ResNet结构1.mp456.51M
├──78 ResNet07ResNet结构2.mp410.39M
├──79 ResNet08实验结果及分析.mp445.96M
├──8 05CV TransformerVit前言.mp460.43M
├──80 ResNet09论文总结.mp474.41M
├──81 ResNet10本节回顾及下节预告.mp411.71M
├──82 ResNet11ResNet结构搭建详解.mp4136.87M
├──83 ResNet12ResNet20训练及实验分析0.mp439.54M
├──84 ResNet13ResNet20训练及实验分析1.mp446.71M
├──85 ResNet14ResNet20训练及实验分析2.mp422.60M
├──86 ResNet15ResNet20训练及实验分析3.mp448.13M
├──87 HanAttention01前期储备知识介绍.mp471.70M
├──88 HanAttention02研究背景成果及意义.mp4112.72M
├──89 HanAttention03论文总览.mp4140.60M
├──9 06CV TransformerVit关键代码详解1.mp439.73M
├──90 HanAttention04模型详解.mp494.92M
├──91 HanAttention05实验结果及论文总结.mp4267.67M
├──92 HanAttention06数据读取.mp4118.40M
├──93 HanAttention07模型实现及训练和测试.mp4128.12M
├──94 gat01研究背景.mp446.59M
├──95 gat02图卷积消息传递.mp440.59M
├──96 gat03研究成果研究意义.mp444.00M
├──97 gat04gnn核心框架.mp4118.13M
├──98 gat05gat算法讲解.mp472.63M
└──99 gat06各种attention总结.mp465.27M
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