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pytorch全套入门与实战项目
1 J$ n5 }, s) ]& W- u├──pytorch 全套视频
S, p, k. _ p% g& _| ├──1. pytorch概述 % C" [5 y0 Y4 S, W- x
| | └──章节1-1Pytorch安装 .mp4 255.68M
- S% r( i4 {% P9 _# E' E| ├──10.Dataset数据输入 1 r& w c) W' \0 U( j% R
| | ├──章节10-1自定义输入Dataset类 .mp4 276.18M
0 ]" g6 Y4 `/ A' z: B$ Y| | ├──章节10-2获取图片路径和标签 .mp4 158.19M% j7 [. ?% W( }( Q
| | ├──章节10-3创建四种天气数据集的Dataset .mp4 84.59M
& ?% s9 m2 z- Y& U. J6 ~. \& u| | ├──章节10-4创建输入并可视化 .mp4 94.18M
) K5 d7 `; f w| | ├──章节10-5划分测试数据和验证数据 .mp4 171.53M
% q' L- G# D z| | └──章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入 .mp4 94.60M3 t. i% {/ y, t; S4 b* S# p
| ├──11.现代网络架构
9 k1 p ?# }9 q* z1 a( }" `| | ├──章节11-10创建特征Dataset和分类模型 .mp4 159.13M
( ]& E$ R9 Z" i2 I' I2 L a| | ├──章节11-11模型训练和预测简介 .mp4 195.89M
1 B( H' v! c' K| | ├──章节11-12Inception网络结构简介 .mp4 122.97M
) W3 v8 r: p& a$ G3 U| | ├──章节11-13Inception结构代码实现（一） .mp4 211.53M7 G( V, G9 v( m& r& a. h
| | ├──章节11-14Inception结构代码实现（二） .mp4 185.70M& s+ ]/ O% e; b
| | ├──章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介 .mp4 81.60M
$ v- b# ^1 W1 X; G% ?- Z6 x& }| | ├──章节11-1Resnet和残差结构介绍 .mp4 122.96M
' [* i. R5 D# R/ k| | ├──章节11-2Resnet结构代码实现（一） .mp4 138.55M" d9 z; W2 h) ]) a) R
| | ├──章节11-3Resnet结构代码实现（二） .mp4 151.81M
9 d+ ?& H- L/ [% k2 A% l* ^, K| | ├──章节11-4DenseNet模型简介 .mp4 103.08M
" w9 V( E8 Y- z& Z! \" t9 N& r| | ├──章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签 .mp4 231.88M- z$ z: A R- e' K$ G# G) v, f
| | ├──章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据 .mp4 117.13M* j# o3 ~/ \: D3 \- V" C* p0 ]. n1 a' d
| | ├──章节11-7创建输入Dataset .mp4 150.30M
" F, C5 z8 e9 p6 F| | ├──章节11-8创建Dataloader并可视化 .mp4 62.82M( Y: F0 f: s1 z7 W# a* z* L6 W3 Y
| | └──章节11-9使用DenseNet卷积提取特征 .mp4 78.10M! M" f* t. I" V9 t4 J8 f
| ├──12.图像定位
# u; L( L8 T/ I| | ├──章节12-1常见图像处理任务和图像定位原理 .mp4 120.36M$ U" w6 ^' x! \9 M
| | ├──章节12-2图像定位实例—数据观察与理解 .mp4 197.54M
5 S" p- G4 `* ] p2 K% V| | ├──章节12-3 目标值得解析和可视化 .mp4 126.79M$ C5 N$ i! a; |+ Q
| | ├──章节12-4 数据集路径读取与筛选 .mp4 105.58M
% @7 c n2 N( |3 ?| | ├──章节12-5 解析xml目标值 .mp4 86.12M5 p+ p U* x. ~& W5 D1 u& x# a% \
| | ├──章节12-6 创建Dataset .mp4 140.53M* p3 ~7 W7 K# Q( m& p7 @
| | ├──章节12-7 创建dataloader和图像可视化 .mp4 99.19M: f& J5 x7 T, v% a" D0 v; ^3 i
| | ├──章节12-8 创建图像定位模型 .mp4 111.93M# c( P9 K1 x8 F _* }
| | └──章节12-9 图像定位模型训练和预测 .mp4 107.18M
) F3 X4 ^! Y F, e V% X| ├──13.Unet图像语义分割 8 d- V) l2 I" F* Z3 a0 y/ U& [
| | ├──章节13-1 图像语义分割简介 .mp4 78.63M
/ U T2 O: @5 f+ f" j: M y| | ├──章节13-10 前向传播部分 .mp4 119.43M
6 A' D- g3 E" i) k' C: B! S| | ├──章节13-11 模型训练- .mp4 120.16M
, N3 H! q( x) N) |0 ~| | ├──章节13-12 模型测试 .mp4 126.15M" _) T0 G2 ]2 c/ C1 v
| | ├──章节13-13 模型预测 .mp4 91.67M
+ g2 V8 r- ?/ y. |8 W3 `* ?| | ├──章节13-2 UNET语义分割结构介绍 .mp4 115.26M" A6 D2 W/ c% v* A' b2 N' k3 T
| | ├──章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标 .mp4 82.45M. Q6 S5 A5 M& Y+ ?) B+ x0 S: K
| | ├──章节13-4 Unet 语义分割数据观察 .mp4 108.99M; x8 Y- `, I6 w( A7 O7 S
| | ├──章节13-5 创建dataset输入 .mp4 176.88M
; }" B5 b7 W, f, R+ s# g| | ├──章节13-6 创建和测试dataset并绘图 .mp4 99.49M
) U+ r. ~( V' j3 l- F2 D3 b$ I; D| | ├──章节13-7 下采样模型- .mp4 107.90M
* N3 {! }% W( b7 f, K) g| | ├──章节13-8 上采样模型 .mp4 119.39M- _$ t' J" J6 S" v) m, k
| | └──章节13-9 unet模型初始化部分 .mp4 144.42M
: Y% s, i! m& ^/ K( Z- o( E4 || ├──14.LinNet图像语义分割
" b) d( L+ u& r7 g# c| | ├──14-2 无视频（课后作业，大家自己写出这个模型） .mp4 43.46M8 |$ F1 s, j' Y$ v% @! {
| | ├──章节14 -7 解码器模块 .mp4 106.57M# ^' a( o4 K& s2 N# n" H/ Q$ H
| | ├──章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介 .mp4 81.02M
) `; x$ j9 T# a| | ├──章节14-10 模型前向传播 .mp4 82.91M& ?/ T8 p: g7 F9 c6 K" F% H- ^
| | ├──章节14-11 模型训练和Iou指标 .mp4 89.27M
e6 u' K# x' K0 ^2 l( K2 j! }| | ├──章节14-3 代码组织结构 .mp4 85.64M y) M7 k% U6 ~ Z7 ^4 `
| | ├──章节14-4 卷积模块 .mp4 98.42M
8 {1 f# |, N* ?0 I| | ├──章节14-5 反卷积 .mp4 115.27M
) U& H3 N- h. V. {: x9 O+ d| | ├──章节14-6 编码器模块 .mp4 123.83M6 d" r3 n9 t4 i& b. k, I
| | ├──章节14-8 输入和编码部分初始化 .mp4 98.50M6 |$ W% s A2 R, a. h8 D4 m4 N* D
| | └──章节14-9 解码器和输出部分初始化 .mp4 100.69M
; N1 y P! J8 C- A| ├──15.文本分类与词嵌入表示
* O- n, v4 G1 [ t% d6 F| | ├──章节15-1 文本表示与词嵌入 .mp4 85.94M
" [% G6 Q" Q' M% e| | ├──章节15-2 文本向量化流程与分词 .mp4 86.08M7 A1 B( q% q9 i0 c
| | ├──章节15-3 文本向量化实现 .mp4 122.44M7 A `# Q8 {; Z& c
| | ├──章节15-4 简单文本分类 .mp4 106.32M
0 i7 M. ^1 y4 z# o& O1 L| | ├──章节15-5 创建词表-认识数据集 .mp4 110.03M
. N9 ?3 Q; t* T) e6 }| | ├──章节15-6 模型训练 .mp4 139.98M
4 X2 L' X( Q/ r4 q2 x: V2 g8 i2 N| | └──章节15-7 使用预训练的词向量 .mp4 136.76M
! g: o; ]% G+ ^| ├──16.Rnn循环神经网络 ' }- `1 U* d. {$ A+ j0 m0 ~9 C9 M
| | ├──章节 16-6 GRU网络简介 .mp4 28.69M+ ~7 U1 B1 K' ^; R# f+ q0 f3 S8 P
| | ├──章节16-1 Rnn循环神经网络介绍 .mp4 84.59M+ \1 o, _1 d3 _% s, U& k; l
| | ├──章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现 .mp4 190.55M% ]$ [, p( I8 @8 w) P
| | ├──章节16-3 RnnCell简单文本分类模型 .mp4 146.20M7 s& Y: U9 L }% P1 j; D
| | ├──章节16-4 Lstm网络简介 .mp4 59.73M6 _" r$ b+ X8 V1 J( C0 y) h* L
| | ├──章节16-5 LstmMcell实现文本分类 .mp4 93.61M$ d I8 `1 z9 L, t8 Y* ~8 j; o. S' D
| | └──章节16-7 Lstm 高价API .mp4 156.27M
" V1 O$ R' E8 k; ?+ ~| ├──17（二）. 中文外卖评论情绪分类 ) v+ I, x1 a! p
| | ├──章节17-1（案例二） 中文外卖评论情绪分类-上 .mp4 134.12M' M( ?' u! x5 ?6 {; l9 F; L6 A
| | ├──章节17-2（案例二） 中文外卖评论情绪分类-下 .mp4 123.94M1 }2 Y& q- Z' d' Q
| | └──章节17-3 RNN的优化方法 .mp4 107.73M
" ~) L# F6 B4 B; x- P| ├──17（一）. twitter 评论情绪分类 3 _/ Z$ b; E8 K% P9 w4 e+ c- p/ {0 {
| | ├──章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察 .mp4 146.89M
7 V0 v6 L. c$ e| | ├──章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表 .mp4 111.25M4 A4 U5 ] ^( t
| | ├──章节17-3 划分训练测试数据，创建dataset .mp4 74.52M. A7 M/ ^4 z- l, u6 n! [1 s
| | ├──章节17-4 基础文本分类模型 .mp4 73.72M
5 `7 A G0 f9 z# n5 [) N| | └──章节17-5 Lstm 文本分类模型 .mp4 188.42M# u2 D$ u" F; A: G0 H
| ├──18.注意力机制
/ ?5 f( m6 \* i| | ├──章节18-1 seq2seq简介 .mp4 61.44M+ Q- H2 }' J [& B! j1 B
| | ├──章节18-2 注意力机制简介 .mp4 70.31M: c$ W4 r: d& s! \/ C
| | ├──章节18-3 自注意力机制简介 .mp4 82.45M8 q5 m+ _, F6 ~3 n. u/ d- i) |
| | ├──章节18-4 transformer 简介 .mp4 165.47M9 i1 c( |- C: [/ L: C ]1 N/ J
| | └──章节18-5 transformer 文本分类小案例 .mp4 99.12M
# N$ K- \ h3 M9 {+ A| ├──19. Rnn序列预测-北京空气质量
, M4 V2 n, n; Y' b/ ^% E| | ├──章节19-1 数据读取与观察 .mp4 139.42M
# K6 Z+ Z3 x0 k% u: U| | ├──章节19-2 数据预处理 .mp4 95.21M
# \- o4 w) O; n) j4 J$ B| | ├──章节19-3 数据预处理 .mp4 159.69M
4 y# C1 q2 j. ^9 s# x" Q" m| | ├──章节19-4 数据预处理 .mp4 92.95M
! a& N; R9 v5 a. k7 b( ]| | ├──章节19-5 创建dataset 输入 .mp4 80.01M
: I1 e) n1 N! H( x* V| | ├──章节19-6 创建时序预测模型 .mp4 100.61M7 U) w s) Y, [1 K4 ?
| | ├──章节19-7 模型训练跟预测 .mp4 176.06M
. @' @: D$ y% k' Q+ p M| | └──章节19-8 模型预测演示 .mp4 186.48M
; U; V* R) t0 U' M( x| ├──2.深度学习基础与线性回归实例 ! |! s. q& P# o) K: K% }
| | ├──章节2-1机器学习基础-线性回归 .mp4 50.52M
+ e9 z. Q, [1 J* }, p| | ├──章节2-2收入数据集读取与观察 .mp4 111.73M$ E- a7 E2 G0 M0 N: D
| | ├──章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法 .mp4 147.34M
5 N( r+ p4 M5 w2 U! x# R! q| | └──章节2-4模型训练与结果可视化 .mp4 147.98M
9 X4 r ]1 m! E3 V; P3 e; u| ├──20. Tensorboard可视化 ) l8 G' n" B* E* X# Y8 P
| | ├──章节20-1 Tensorboard 安装与导入 .mp4 87.80M
0 u, J& n4 [ s2 A: b4 T1 b| | ├──章节20-2 Tensorboard 可视化 .mp4 68.63M" h I& x: P4 g/ [' p- b" A
| | ├──章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化 .mp4 68.28M5 z1 y" _, v; _9 V
| | └──章节20-4 标量数据可视化 .mp4 80.31M6 o" A8 P2 K9 q. I
| ├──21.一维卷积网络
+ K/ }( \2 i) T8 ?| | ├──章节21-1 一维卷积原理与网络结构 .mp4 92.20M
& A# j+ S9 t7 o3 N4 d| | ├──章节21-2 中文分词 .mp4 109.09M
. t4 K2 \ W6 J| | ├──章节21-3 创建词表 .mp4 95.97M
9 k4 Y& N5 {+ ^5 D" |( h| | ├──章节21-4 划分数据集 .mp4 108.08M
% }' E( q8 H/ z3 \" `| | ├──章节21-5 批处理函数 .mp4 135.03M% M; E% m4 K. M8 B
| | ├──章节21-6 模型初始化 .mp4 118.45M* X' G4 C' l; d0 ?7 R. J o
| | └──章节21-7模型前向传播与训练 .mp4 81.09M
/ t' W+ F2 ?. v+ v x @- s; w| ├──23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程
. Z3 B6 ~ h5 P! |% {# H: r3 K| | ├──[23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注 .mp4 31.05M
* X" A' F+ c3 u- Y. @| | ├──[23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集 .mp4 30.43M
. D2 `6 k$ [2 ~0 K6 L }( \| | └──[23.3]--标注图片的读取和验证 .mp4 23.84M
" \- s$ y9 ], c3 G" A J| ├──24.多任务学习 % m W% F$ S: P
| | ├──[24.1]--多任务学习简介 .mp4 15.83M( D" h8 i; H- t ]9 y* q1 e' O m
| | ├──[24.2]--多任务标签预处理 .mp4 32.11M: F: N2 Z ]* ^/ J
| | ├──[24.3]--创建dataset .mp4 47.09M
9 r! E6 s5 A1 O| | ├──[24.4]--多任务模型创建(一) .mp4 31.95M
5 V" b: R& l. J3 D' w/ n1 E| | ├──[24.5]--多任务模型创建(二) .mp4 16.92M- e) N4 E- X8 J& ^
| | └──[24.6]--多任务模型的训练 .mp4 40.00M* f A$ t& b2 X4 o$ \2 L7 P
| ├──25.目标识别与目标检测 ) l& I$ L; {( A9 H/ S
| | ├──[25.10]--目标识别标注文件的解析（一） .mp4 48.70M# |. W7 [! F m6 ?6 B! _5 l" j0 _
| | ├──[25.11]--目标识别标注文件的解析（二） .mp4 24.69M: {* O M! s! u, \
| | ├──[25.12]--创建输入Dataset .mp4 54.40M+ J- _4 i5 ? ?
| | ├──[25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器 .mp4 42.37M6 D; s( \" r( a0 n& N7 z
| | ├──[25.14]--目标识别的模型训练 .mp4 34.37M2 B% Z% t' t) |) n2 _" G- F+ j
| | ├──[25.15]--目标识别的模型预测 .mp4 47.89M
" D. ?3 Z1 O: T L. q& l2 H| | ├──[25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法 .mp4 22.87M5 M1 _- ~! {. X7 x# B) B4 h& I
| | ├──[25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法 .mp4 31.84M: M+ D: [& z% O
| | ├──[25.3]--PyTorch内置的目标检测模块 .mp4 22.17M
; P2 j8 s/ T$ @: L| | ├──[25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块 .mp4 24.65M
. \! d; h8 W: I+ o1 }- l' ~( m| | ├──[25.5]--目标识别预测结果解读与可视化 .mp4 33.77M
- \2 J. a) ?$ e, h% z. I| | ├──[25.6]--PyTorch目标检测的使用 .mp4 29.40M6 }8 D) l. Z" W, Q9 ?) I i. v+ b
| | ├──[25.7]--目标检测的图像标注 .mp4 22.59M. C$ T6 K% Y: N% u. @. y
| | ├──[25.8]--标注自有数据集并安装所需的库 .mp4 34.70M
5 T6 V4 m4 A2 S. \* V| | └──[25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出 .mp4 29.32M. V9 ?* Y; ~( Q; j0 j4 ], x+ {
| ├──3.pytorch张量
- \6 y+ _6 _% W! |% D| | ├──章节3-1Pytorch张量与数据类型 .mp4 266.81M
( v8 e8 R7 s: K. |' ~1 K5 r| | ├──章节3-2张量运算与形状变换 .mp4 82.37M
5 x* U+ e3 h4 o5 m| | ├──章节3-3张量微分运算 .mp4 144.81M( y3 o; a( P5 R* C+ O' F
| | └──章节3-4入门实例的分解写法- .mp4 209.33M
- _* V6 S+ d; c# [9 N2 \/ w/ D| ├──4.逻辑回归与多层感知机 # j3 a4 [3 r) T/ \; H6 y
| | ├──章节4-10添加正确率和验证数据 .mp4 275.41M7 s2 u! B) Y8 Y! W' _
| | ├──章节4-1逻辑回归简介与数据预处理 .mp4 135.37M1 ]; g1 j6 }2 `4 M5 |# B% d6 o/ ?
| | ├──章节4-2逻辑回归模型的创建与训练 .mp4 221.93M
! Q$ q2 g3 n1 x8 l" a5 y! ~| | ├──章节4-3多层感知器简介 .mp4 84.06M
6 `* H$ r2 E; ^/ K9 s' Z| | ├──章节4-4多层感知器实例-数据预处理 .mp4 193.71M
+ @9 @/ w" y% l1 E6 k: z- }' \( a| | ├──章节4-5多层感知器模型创建 .mp4 110.45M4 E8 I4 m$ ^0 F) g" G8 Z. _
| | ├──章节4-6多层感知器模型改写与解释 .mp4 125.26M* g; @; l/ g3 _: C- Y7 e1 b0 X+ D( m
| | ├──章节4-7多层感知器模型训练 .mp4 97.00M: q$ d5 S# x/ z8 c9 S9 K3 @
| | ├──章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据 .mp4 165.81M/ Z% ]( h5 H0 M+ E* u
| | └──章节4-9划分验证数据和测试数据 .mp4 187.46M
: K$ x# t2 X7 E7 C e| ├──5.多分类问题 # o9 `, Q/ `$ i2 u8 y
| | ├──章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理 .mp4 157.03M* s) N+ s: U' Q2 \4 R; r
| | ├──章节5-2多分类模型创建与损失函数 .mp4 142.84M' B |* u0 k9 m/ x! A; ?/ X
| | ├──章节5-3多分类模型训练与调试 .mp4 230.82M' v7 X% i6 ]. f$ o
| | ├──章节5-4编写通用训练函数（一） .mp4 205.63M- c" z5 _, N. _9 \& x
| | └──章节5-5编写通用训练函数（二） .mp4 256.20M
" _$ {0 f1 o+ c) c y| ├──6.手写数字全连接模型 % I' v: P9 c. G2 i$ q
| | ├──章节6-1MNIST数据集的下载和使用 .mp4 182.36M; A$ V6 J$ U: Z
| | ├──章节6-2认识手写数据集MNIST .mp4 163.06M
5 ^6 K+ @; ]8 I5 G+ i| | └──章节6-3MNIST数据集全连接模型训练 .mp4 156.83M* S9 {" C4 L4 _: E( d6 H
| ├──7.基础部分总结 * g6 K3 t F- Y t8 K
| | ├──章节7-1梯度下降算法与学习速率 .mp4 107.89M; k! J7 U: G5 ~- R7 e L
| | ├──章节7-2反向传播算法与优化器 .mp4 119.41M, s- ^1 r1 m* d( E/ C
| | ├──章节7-3基础部分知识点总结 .mp4 191.62M: g: V+ g" [0 H5 x1 W
| | └──章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类 .mp4 38.42M! \. t/ J3 D& x
| ├──8.计算机视觉基础
4 M) s7 ^2 E; d& \8 w| | ├──章节8-10Dropout抑制过拟合 .mp4 89.52M
7 p: L5 q' b8 B1 H| | ├──章节8-11Dropout代码实现- .mp4 173.38M2 n" H4 z- `( {; M* O: x
| | ├──章节8-12批标准化（Batch Normalization）简介 .mp4 111.44M7 w: @4 D6 h4 E; |! a2 z
| | ├──章节8-13Batch Normalization层的代码实现 .mp4 172.49M* [. C3 K4 {! _1 W' [' j- t: g
| | ├──章节8-14超参数选择原则 .mp4 56.63M
, H! z: q# M9 m# {| | ├──章节8-1什么是卷积 .mp4 139.92M
: j# X; l$ e, ?! _. d, c( {2 O& @' [| | ├──章节8-2卷积模型的整体架构 .mp4 119.92M6 `- P: C0 U( D
| | ├──章节8-3卷积模型解决手写数字分类 .mp4 351.19M" F' W7 a/ P7 ]* x9 }1 L$ H) y
| | ├──章节8-4使用GPU加速训练 .mp4 225.86M
/ L+ J5 v9 x' n| | ├──章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集 .mp4 343.65M) K8 S+ U% m" H& k
| | ├──章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset .mp4 112.08M+ R. v1 G) l& p+ C; Y! {
| | ├──章节8-7创建Dataloader和可视化图片 .mp4 202.97M3 @+ f0 H' r3 c7 D. o0 \
| | ├──章节8-8四种天气分类模型的创建 .mp4 185.80M
8 L3 J( X, N' \| | └──章节8-9卷积模型的训练 .mp4 110.73M9 N& Y( z8 x3 q8 P4 _/ t) z% a
| └──9.预训练模型(迁移学习)
; s' N3 n# j( u8 {9 r| | ├──章节9-1预训练模型与VGG架构 .mp4 151.68M
. {; X& y: g( j. w0 f5 y| | ├──章节9-2预训练模型的使用介绍 .mp4 109.67M; A2 c/ E- ]% V7 R8 G2 R
| | ├──章节9-3预训练模型VGG的代码实现 .mp4 152.14M$ T+ F+ g7 M6 }! R: S! P4 c
| | ├──章节9-4图像数据增强 .mp4 228.33M
3 n" `% {% o# ]# M3 A# H| | ├──章节9-5学习速率衰减 .mp4 160.28M
# A; z) X! k: h5 j" J% g| | ├──章节9-6RESNET预训练模型 .mp4 180.71M
. ?3 M' ~ N7 x* \| | ├──章节9-7微调与迁移学习 .mp4 166.68M
7 e; P# u% \1 g* A `) S| | └──章节9-8模型权重保存 .mp4 222.87M
/ H: I0 w, Y7 h0 ~2 Y6 ^└──课程资料
) L" S9 A8 \, {$ K! @# h% }, @| ├──参考代码和部分数据集
/ y# e: T2 b/ r/ h& J0 D" s| | └──参考代码
( h3 q# [& F, C+ j7 F| ├──Miniconda3和conda配置文件 .zip 50.54M
0 k! y4 }' R, U* j6 s: D0 h. n| ├──unet_model权重_建议还是自己训练 .zip 122.07M" A# D: ^4 e5 Z, H1 }2 z; F
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, p8 q4 P' ^( |- @| ├──大型数据集 .zip 2.97G Y+ ?! u7 k$ m2 b: j
| ├──课件 .zip 7.08M1 R/ ^2 n0 q' ^
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发表于 2022-8-8 08:36:01
