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├─1. pytorch概述
! g) ~4 t) N# j: ?│ 章节1-1Pytorch安装.mp4. {# G9 m& c9 `1 G2 [6 O
├─2.深度学习基础与线性回归实例
* U# J) ?" o5 d" z" `* s: s5 o│ 章节2-1机器学习基础-线性回归.mp4, g$ |2 ^: W4 U2 e0 }
│ 章节2-2收入数据集读取与观察.mp4
, ^+ j( O, t6 a│ 章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法.mp4
$ P- U: u' ?6 \, W, D│ 章节2-4模型训练与结果可视化.mp45 d1 p, j) _0 v4 I# b5 I' b3 E
├─3.pytorch张量
' Z. j1 Z+ O2 ]+ T│ 章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4+ N9 N7 `$ ^9 i1 \; R
│ 章节3-2张量运算与形状变换.mp41 V0 t" |: w. ^) _$ W8 I6 {8 o
│ 章节3-3张量微分运算.mp4
2 [! _) w. S9 Y; p- K$ u7 T1 ]│ 章节3-4入门实例的分解写法-.mp4
. B z J0 F4 N5 N' {, b│
: {+ y/ J. M. ]: x' W8 x. }├─4.逻辑回归与多层感知机& J0 e3 G( ]: S& X0 M# m, O
│ 章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4$ ]8 V& @5 H: W6 K' q
│ 章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4
. p5 ~0 c' N# J│ 章节4-3多层感知器简介.mp40 X8 g; y/ R" m1 z) R5 L
│ 章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4
9 ~3 u6 r/ l# I* H% p2 F: m" b│ 章节4-5多层感知器模型创建.mp4
+ `: ?+ W/ W) K ~│ 章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp40 x$ j2 }/ B" G5 | Z. H# r. z
│ 章节4-7多层感知器模型训练.mp4% G2 ?! v4 V) q8 I+ x
│ 章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4 # N0 j. M8 o$ b% H: a9 R
│ 章节4-9划分验证数据和测试数据.mp4
0 Q" ^1 Z; U* ?. o6 x$ w# \│ 章节4-10添加正确率和验证数据.mp4, w. D W; B# w0 Z' l
├─5.多分类问题$ D' Q6 w0 ]$ `" J) I: O. Q0 s9 W% w
│ 章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4* }$ A0 B+ E; j/ ^) Q& C
│ 章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4
4 t3 ~" A2 c" D- M& `- q2 S& t N│ 章节5-3多分类模型训练与调试.mp4; w6 F1 ]8 j6 L# b
│ 章节5-4编写通用训练函数（一）.mp4
( V. r1 L* ^9 {- s│ 章节5-5编写通用训练函数（二）.mp4- U2 Z/ _+ v" i4 B* T- F/ s* L
├─6.手写数字全连接模型
& G' N' G0 a# V: r) A│ 章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4
6 [ A+ }! \/ I8 r h│ 章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4
& o3 z' r0 j; Z# |. a5 x2 a' J$ c" c! I
章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4
7 H' f" O6 C. |5 f% S a
6 X& _3 H* J) \7 T0 b├─7.基础部分总结
4 z, V! p* x6 k│ 章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4; l, @$ T: K2 g8 S' k7 x/ w8 ^7 l
│ 章节7-2反向传播算法与优化器.mp4
0 r, {5 M# o# S n0 p│ 章节7-3基础部分知识点总结.mp47 h" [5 V0 u4 y& x4 ?, n
│ 章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp4
5 d4 q* N) Y5 I% l U* |2 W3 c│
) |5 h4 \4 C# \├─8.计算机视觉基础
- }1 F* r8 _' t& B+ H│ 章节8-1什么是卷积.mp4. C( U/ v7 }+ i9 I! R
│ 章节8-2卷积模型的整体架构.mp40 f0 L/ P Q9 q/ v; L
│ 章节8-3卷积模型解决手写数字分类.mp4! S# i- d3 B4 }, @9 `5 M
│ 章节8-4使用GPU加速训练.mp47 O6 Q5 |/ l3 y. ~
│ 章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4( k- r% F5 P0 I% A# G5 G3 z
│ 章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset.mp4
9 w6 }, d" K& O5 \+ |. p% i│ 章节8-7创建Dataloader和可视化图片.mp4
/ K: Z. h* I7 y; P# _9 Q│ 章节8-8四种天气分类模型的创建.mp47 {: _! k/ _/ J% \& w
│ 章节8-9卷积模型的训练.mp4
9 g: t* \( ?5 B7 D1 T+ q│ 章节8-10Dropout抑制过拟合.mp42 i. `; Q* N! y4 b6 v$ d9 V) S
│ 章节8-11Dropout代码实现-.mp44 K' k4 N: q: I6 Q1 v- u0 J: r
│ 章节8-12批标准化（Batch Normalization）简介.mp4) f( I0 N. Y H, h7 M
│ 章节8-13Batch Normalization层的代码实现.mp48 B8 s8 M9 K; X; Y d' H8 u
│ 章节8-14超参数选择原则.mp4
- C6 _$ I# N r7 k. B2 z│
8 t Q$ n' o7 O6 M├─9.预训练模型(迁移学习)
( }$ }& j# e" r0 D) [│ 章节9-1预训练模型与VGG架构.mp44 P3 {/ r; Q5 l A R
│ 章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4% o5 L5 D: i( a9 K; q
│ 章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp44 w/ q2 `7 m: P8 ]
│ 章节9-4图像数据增强.mp49 v, n; W; Q+ o& _4 b% W( v
│ 章节9-5学习速率衰减.mp4
( b& G+ W7 E. U' E- i8 L│ 章节9-6RESNET预训练模型.mp4
' I9 X: b* `$ G& J# b│ 章节9-7微调与迁移学习.mp4
& G( K/ {9 _2 m6 z4 y/ i│ 章节9-8模型权重保存.mp4 9 J0 j @' H2 F+ R
│ 4 g/ | u8 s Y, l7 l. {; Q. G
├─10.Dataset数据输入
: j* B& R: |6 x/ T) ~│ 章节10-1自定义输入Dataset类.mp4
- m6 [4 T, X4 b+ O& A( n0 H) x! Y│ 章节10-2获取图片路径和标签.mp4 2 z6 c2 i( x5 _: c) ]
│ 章节10-3创建四种天气数据集的Dataset.mp4
. d& {) p0 x( T- {2 n8 M│ 章节10-4创建输入并可视化.mp43 q0 B* ~5 S5 s' {7 `
│ 章节10-5划分测试数据和验证数据.mp4! k4 i: R) ]. o
│ 章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入.mp46 v% n/ I9 o) g7 e; A) ~" a
│ # k: C S& B' A$ J2 N6 W* x8 ~
├─11.现代网络架构
% D, w8 d& I$ Q' q& J│ 章节11-1Resnet和残差结构介绍.mp4
! [+ U4 P/ q. [, i$ ~│ 章节11-2Resnet结构代码实现（一）.mp4
* s/ ?5 ?9 N/ x2 e3 V6 P8 ~│ 章节11-3Resnet结构代码实现（二）.mp4
" K, Q8 g4 n" d│ 章节11-4DenseNet模型简介.mp4
, B6 a1 D4 d5 O0 y: n; K. K│ 章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签.mp4 ) j9 C8 r- l ?7 L2 m3 H& Z
│ 章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据.mp4! ]3 k: q% |2 Q6 j: p
│ 章节11-7创建输入Dataset.mp4 1 N0 `3 y0 R$ q+ K% s# A$ K' @
│ 章节11-8创建Dataloader并可视化.mp4 ( T4 W Z" u3 v7 A2 w
│ 章节11-9使用DenseNet卷积提取特征.mp4
0 ^- y$ \0 T# c2 T5 k. X8 d│ 章节11-10创建特征Dataset和分类模型.mp4
7 k! A, h8 Q" f- j: m& l2 x│ 章节11-11模型训练和预测简介.mp4
7 P) |- K" F9 ]& p; P" J) ~# d" S' b│ 章节11-12Inception网络结构简介.mp4
) Y4 h# ~ v/ i% I│ 章节11-13Inception结构代码实现（一）.mp4
0 J& U- k+ M5 H│ 章节11-14Inception结构代码实现（二）.mp4
Z; m/ \% M$ e. z3 }$ y8 T' S8 r│ 章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介.mp4& y6 q0 \$ s+ p" u. S
│
. I% a& c% X( Q) n9 M; j├─12.图像定位
+ K& s$ N, o/ T" }" v9 S* A│ 章节12-1 常见图像处理任务和图像定位原理.mp4
! l: P* O9 L, i& C! v│ 章节12-2 图像定位实例—数据观察与理解.mp4- d" Q R6 n0 E3 }2 [0 k
│ 章节12-3 目标值得解析和可视化.mp4
* ?% P& U4 }5 G7 s4 }. F' y│ 章节12-4 数据集路径读取与筛选.mp4
6 w4 Y* v) @! K0 _0 P% V, `│ 章节12-5 解析xml目标值.mp4
+ ~$ |. G0 L |" G; r) G- F# T7 P) p│ 章节12-6 创建Dataset.mp4
2 N7 i( H2 a' O) _) A│ 章节12-7 创建dataloader和图像可视化.mp4
% w) i6 c1 g9 h3 e│ 章节12-8 创建图像定位模型.mp4 . D4 u8 _! u; n5 P2 j9 c7 X8 m
│ 章节12-9 图像定位模型训练和预测.mp4
" l9 V/ B0 b3 v' @│ % A7 h1 I3 t# k: B& n4 N7 Z: R
├─13.Unet图像语义分割6 W" o0 h, y+ y2 v( i/ T; z" i# P' b
│ 章节13-1 图像语义分割简介.mp4
* m/ Z; I9 \" e, ]% l. I0 D│ 章节13-2 UNET语义分割结构介绍.mp4
4 g! j) q. `) L9 w4 K0 c+ Y7 T│ 章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标.mp4
u+ e6 e: o/ K: `- W3 G│ 章节13-4 Unet 语义分割数据观察.mp4/ o: H3 d# c* O5 j! m
│ 章节13-5 创建dataset输入.mp4
/ M& d. f6 H- ^1 ^$ _" b3 U7 j│ 章节13-6 创建和测试dataset并绘图.mp4
3 [% Y$ ]% E3 v" s│ 章节13-7 下采样模型-.mp4
5 G% @) H9 s8 R; i│ 章节13-8 上采样模型.mp4 # b/ W/ i' u$ B7 F
│ 章节13-9 unet模型初始化部分.mp4: _+ k* ` C. X- I5 f8 u/ I
│ 章节13-10 前向传播部分.mp4
4 T8 p9 W' [, ~4 Q6 _# P+ Z1 y+ |5 m│ 章节13-11 模型训练-.mp4
& O- T' e# `. A' q$ }% \│ 章节13-12 模型测试.mp4
" f, s- a8 p; e( S│ 章节13-13 模型预测.mp4 * N) v' ~; j8 d% ^) y
│
' t$ N7 l. ?, r* H% `+ G& ]" B├─14.LinNet图像语义分割
5 t5 @8 w" n0 d7 b1 t│ 章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介.mp4
% c2 P* o8 L8 Q! ^0 f│ 章节14-2 无视频（课后作业，大家自己写出这个模型）.mp4 ! d! |! k* i3 I% J4 D( q2 r' r
│ 章节14-3 代码组织结构.mp4
) p" Z/ r# l7 _9 H8 e* C5 p1 s│ 章节14-4 卷积模块.mp49 m* t) ?/ c2 [$ D+ h1 `1 p
│ 章节14-5 反卷积.mp4 . e7 W6 t( M, l1 B
│ 章节14-6 编码器模块.mp43 P4 J) _" d, V2 j- | t( W
│ 章节14-7 解码器模块.mp4 - D* e" @1 g8 r$ U9 ?% n
│ 章节14-8 输入和编码部分初始化.mp4 - P+ q5 v* ~8 b( Y$ ~
│ 章节14-9 解码器和输出部分初始化.mp4
. F1 l0 A+ ]& |% K6 {* X) n+ s│ 章节14-10 模型前向传播.mp4
: i' O( I1 J B2 L2 k" m' r│ 章节14-11 模型训练和Iou指标.mp4 0 i( X. a1 ~4 E1 P2 A9 l' z$ H, p
│
C, W V- O& ^+ B& P├─15.文本分类与词嵌入表示
* u; e" E \" C, E Z│ 章节15-1 文本表示与词嵌入.mp4 " E6 \) n p, [! I8 N1 L
│ 章节15-2 文本向量化流程与分词.mp4 2 L) w$ P# k) h/ F9 I/ H# G
│ 章节15-3 文本向量化实现.mp4
6 s% e! w6 O' \! F│ 章节15-4 简单文本分类.mp4
2 i w0 g( {2 t│ 章节15-5 创建词表-认识数据集.mp4
8 y! g( ?" M& j4 X│ 章节15-6 模型训练.mp45 p* ?2 J+ I. t/ k) t4 v; N5 B
│ 章节15-7 使用预训练的词向量.mp4 0 |( d- W/ W: U4 ?( P
│
0 s7 H' X* N1 [* k├─16.Rnn循环神经网络
6 x- G0 U0 O- A- r# t0 C) O: m│ 章节16-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4 ' N) q9 W6 {! L! ]% b3 e
│ 章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现.mp48 F( O1 D" W: ~! y
│ 章节16-3 RnnCell简单文本分类模型.mp41 O& [$ S# Z* Q1 f
│ 章节16-4 Lstm网络简介.mp4
: i! A6 {) v6 E5 R) N│ 章节16-5 LstmMcell实现文本分类.mp4 # K+ o8 Y7 v* {4 y
│ 章节16-6 GRU网络简介.mp4
! t! w' o# q) d) l! Z│ 章节16-7 Lstm 高价API.mp4
/ A/ O8 m" i. @$ L G7 @9 k( L" k│ 2 J; }. b. a. ]0 E- J D3 A# Y
├─17（一）. twitter 评论情绪分类
5 u! J! e* B! y; } e│ 章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp4
( B1 A) v0 H& @+ n& i! L│ 章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4 2 a2 s3 s5 h z, g
│ 章节17-3 划分训练测试数据，创建dataset.mp4
; n9 M7 x F) R, {9 Y q \( i│ 章节17-4 基础文本分类模型.mp4
" e) C: F2 V8 Z5 Q; N. d- L│ 章节17-5 Lstm 文本分类模型.mp4
" ?4 s" l& {8 z1 T$ T│ ' U4 A+ f( ^: J3 C/ Y
├─17（二）. 中文外卖评论情绪分类 5 E. N' r# a6 C0 M
│ 章节17-1（案例二） 中文外卖评论情绪分类-上.mp45 G( T$ P, V: r( ^ ~8 `% }9 W0 }
│ 章节17-2（案例二） 中文外卖评论情绪分类-下.mp4
: X1 ]% D2 R! I. c. W: A* ]% V$ `│ 章节17-3 RNN的优化方法.mp4 }' p: ^ l$ R; m, ]1 g
│
' y& H e2 ~! u2 R- L* q7 i├─18.注意力机制 ( [" V6 Z1 J$ `. [
│ 章节18-1 seq2seq简介.mp4) W1 R4 G+ v9 L M: u
│ 章节18-2 注意力机制简介.mp4 $ j* {9 g- J @2 ^
│ 章节18-3 自注意力机制简介.mp4 ( t; Y' m5 g3 e/ v9 W9 f+ _) B
│ 章节18-4 transformer 简介.mp4
. t& ? D* P- H; T. o u│ 章节18-5 transformer 文本分类小案例.mp4
# x0 [0 ?: z6 M│
- y8 v6 T. y3 ~% z; h) |3 l6 A├─19. Rnn序列预测-北京空气质量
% q2 n7 |( c. F/ L0 a# i" Z D│ 章节19-1 数据读取与观察.mp4
6 p. Z9 X* f: r' {9 _+ Z) h( f│ 章节19-2 数据预处理.mp4 : c" e6 ~2 q/ V+ ]/ g! R4 f
│ 章节19-3 数据预处理.mp4 2 s; E" s: F( a) J# ~2 r9 D9 G4 B
│ 章节19-4 数据预处理.mp4
9 }/ c. E7 M2 Q! D5 U% `! ?7 }9 J│ 章节19-5 创建dataset 输入.mp4 9 i2 ~2 i# v0 j3 a" v+ z
│ 章节19-6 创建时序预测模型.mp4
2 Q* v( ?) I9 O, f│ 章节19-7 模型训练跟预测.mp4, {( `- K. F( E3 c
│ 章节19-8 模型预测演示.mp4
0 ^! x4 E- H: b$ b6 B2 \- v% m│
) g6 a' P% D# u├─20. Tensorboard可视化 S J- ^4 j# q
│ 章节20-1 Tensorboard 安装与导入.mp4
, k8 g0 N% }3 f d* ?6 O, z│ 章节20-2 Tensorboard 可视化.mp4
) o1 n- b X& Q% w2 F│ 章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4
: X2 I8 f0 R8 V# R9 K+ W│ 章节20-4 标量数据可视化.mp4 / C4 C% y, N9 C; H. t* b
│
3 L. c6 p% C8 v7 M. ^6 `├─21.一维卷积网络
2 B( S9 b8 A/ j& l# Z4 Q3 c( f│ 章节21-1 一维卷积原理与网络结构.mp4 & R" U \: G8 h) j* N3 s
│ 章节21-2 中文分词.mp4
* F; v) m+ e4 x7 Y1 X$ O/ t8 p│ 章节21-3 创建词表.mp4
6 K6 A' z) |1 H7 [│ 章节21-4 划分数据集.mp4 9 J/ Y' }' a ~& p0 D; x. K
│ 章节21-5 批处理函数.mp4 & T4 j4 a, ^" K8 k0 Q3 M3 d/ D
│ 章节21-6 模型初始化.mp4
4 R) D4 P- K: W8 H7 G1 A: k' y│ 章节21-7 模型前向传播与训练.mp41 x) Y# P" K4 I) H% g ? r; p; L
│ ! K) a) k- P- J7 J4 x
├─23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程
1 T% e2 a" S) g2 x│ [23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注.mp4 / M8 u; a9 @! H/ q4 r
│ [23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4 ( E6 A. l$ Q8 I, Q) `9 p! R. H' Y4 P1 a8 |- Z
│ [23.3]--标注图片的读取和验证.mp4 + ]% a) T6 p9 g7 x
│ 7 N! w' V" X {2 m$ K; Q" {: Q
├─24.多任务学习
# ]4 z* x; L4 L' S│ [24.1]--多任务学习简介.mp4
/ |6 y4 w d) H, h, ~* N│ [24.2]--多任务标签预处理.mp4: [! U$ _# g5 d/ ]
│ [24.3]--创建dataset.mp4 . z% b$ H" K8 _4 W; z
│ [24.4]--多任务模型创建(一).mp4 + R( v- `/ L; b" h# ^
│ [24.5]--多任务模型创建(二).mp43 s% I. h2 S% ^) O T
│ [24.6]--多任务模型的训练.mp4 ) p3 z/ i' f2 W& _
│ & `1 k6 j2 e& J0 p* c6 z
├─25.目标识别与目标检测 $ a4 z: N* ^# X8 D" S0 Y
│ [25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4 ! m/ p( Y* r: k. C3 n2 _
│ [25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp4- z8 f; u- p3 K
│ [25.3]--PyTorch内置的目标检测模块.mp4
0 Y; l8 ?, P. n8 O) Y8 K│ [25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块.mp4
9 h* X3 \* x" R; Q- i N) J│ [25.5]--目标识别预测结果解读与可视化.mp4
: C3 R& k& z9 N+ V4 U3 k│ [25.6]--PyTorch目标检测的使用.mp4
: [; L% S. {0 x" b- r│ [25.7]--目标检测的图像标注.mp4
) J% R H; V& J9 H0 w X8 a│ [25.8]--标注自有数据集并安装所需的库.mp4) X) I* x1 l& j; M
│ [25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4$ x% \' F; b' i6 s; l+ S
│ [25.10]--目标识别标注文件的解析（一）.mp4; j% q- |+ f2 U' f4 |
│ [25.11]--目标识别标注文件的解析（二）.mp4
; f6 B, ]3 I0 f, _4 W) p+ B, x│ [25.12]--创建输入Dataset.mp4 ; [5 w! J1 u+ B* M! w' v
│ [25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器.mp4
5 z" c5 ?9 ~, j8 _' g( ?: m│ [25.14]--目标识别的模型训练.mp4
8 |* }' i3 z* T' j- o│ [25.15]--目标识别的模型预测.mp4
4 B1 ^- B! o: R( h7 D% c/ s5 Q└─课程资料
$ [# [0 Q @& \3 I( }- v │ Miniconda3和conda配置文件.zip; j4 b& P* S+ o1 ]! N
│ unet_model权重_建议还是自己训练.zip
( B+ g$ Z1 m4 g4 g2 ^* W │ VC_redist.x64.exe
+ L6 R" n. t3 @1 Y │ 大型数据集.zip
1 x% C' A7 @8 y% u, ?* s │ 常见预训练模型权重.zip ) e# b* D2 s! f
│ 文本分类数据集.zip " S% G, z0 x2 T7 y, s2 {% \9 p
│ 课件.zip 7 V6 n l; W4 E+ y: K7 z: H# P/ C2 I7 Y
│
/ f% S0 J/ w* [6 T └─参考代码和部分数据集5 y4 ~7 y* K( P
└─参考代码
! P* Z0 \. ^( P0 e8 Y; } W 1-18节参考代码和数据集.zip
0 r$ X6 z5 D, }$ }, \ 109节及之后参考代码.zip2 m- ^! i8 e! w
19-28节参考代码和数据集.zip - o5 w- S: Z8 O" b w) r
29-42节参考代码和数据集.zip0 v1 Q5 A- o3 N; `$ o- J: W
43节-54节参考代码.zip 7 g9 I5 f8 p/ z. f- \! z
55-64节参考代码.zip
" ~" I5 h9 d6 W: x 65-72节DenseNet参考代码.zip( R D- L, `' _
7.Tensorboard和一维卷积(第21-22章)参考代码.zip* x n" b$ |. U; y
73-81节参考代码.zip& c6 o6 ]' A$ z/ q
82-94节——Unet语义分割参考代码和数据集.zip& J K+ Y- B ]( f
目标识别一章资料.zip0 |& f [: [9 c; h. I/ ^ m
{9 R( V" ]; Q4 k9 k1 y' ~5 N2 a: h6 ^ R N0 W/ b6 d
0 d5 ~( m! U, f$ v' X0 @
5 g4 V0 v. q! L
资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见5 c8 @* t5 w# t3 \( l, _. C- P- v
% w7 \6 }1 E/ V' S- G+ g2 V0 d E: [8 [, n0 b- e. h
$ ^# t9 i1 C4 O2 k9 T# B
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发表于 2022-8-27 18:54:02
