|
|
├─1. pytorch概述( g- L7 C7 {3 D9 j
│ 章节1-1Pytorch安装.mp4
9 I& q" x+ k+ ^+ j- d3 f6 p├─2.深度学习基础与线性回归实例4 ]; x$ v0 x6 X3 g$ Q
│ 章节2-1机器学习基础-线性回归.mp4
8 O, _7 @9 d5 v│ 章节2-2收入数据集读取与观察.mp4- {8 I" C. d1 `2 u# T* d. p( h
│ 章节2-3初始化模型、损失函数和优化方法.mp4
: p$ Z @9 {0 d: x1 f F, e│ 章节2-4模型训练与结果可视化.mp4
1 E0 v& f' U3 J# |* Q' D- t. r├─3.pytorch张量
5 z: |4 {$ N f+ ~+ A8 g│ 章节3-1Pytorch张量与数据类型.mp4
( t) a2 p s4 G│ 章节3-2张量运算与形状变换.mp4
9 n! {& E W0 F4 y; [/ S│ 章节3-3张量微分运算.mp4
, }4 T" j4 ^$ J0 P6 w" a│ 章节3-4入门实例的分解写法-.mp49 z7 a$ `, _& w* ?
│
1 t6 r9 X% w- |! D" j' { ~├─4.逻辑回归与多层感知机
3 X$ [9 W8 y9 V) Y│ 章节4-1逻辑回归简介与数据预处理.mp4- U- X; C" F+ `8 n
│ 章节4-2逻辑回归模型的创建与训练.mp4$ w3 ]8 q/ V! n
│ 章节4-3多层感知器简介.mp4, E1 S2 ^* _6 ]8 [2 e* o! H1 p4 ^
│ 章节4-4多层感知器实例-数据预处理.mp4
7 y$ s @ ^( ]% F8 V' c│ 章节4-5多层感知器模型创建.mp4. L5 {4 Z/ Y8 ~
│ 章节4-6多层感知器模型改写与解释.mp4
( x6 u; M4 \* _$ X* F; U' ]" A# I│ 章节4-7多层感知器模型训练.mp4
) I; \/ n+ O# X( n: e, O│ 章节4-8使用Dataset和Dataloader加载模型数据.mp4 ; y1 g$ e7 }/ Z- I' e+ ?+ [7 V
│ 章节4-9划分验证数据和测试数据.mp4
- d3 d2 d" x0 ~│ 章节4-10添加正确率和验证数据.mp49 J! G" K( U( D; ^
├─5.多分类问题
7 y. g% x# S% F" R9 D. i' W│ 章节5-1Softmax多分类与鸢尾花数据集预处理.mp4
0 ?2 E) n$ W( F: |: c) o. B+ i│ 章节5-2多分类模型创建与损失函数.mp4
- a4 q( D: a5 A* ]. _" S7 x│ 章节5-3多分类模型训练与调试.mp45 u6 B) ^2 H5 A5 X
│ 章节5-4编写通用训练函数（一）.mp4
! X3 _! s& b7 |│ 章节5-5编写通用训练函数（二）.mp48 Q* L& u% ~5 b
├─6.手写数字全连接模型
6 T' l9 @9 Z8 l& s7 D│ 章节6-1MNIST数据集的下载和使用.mp4
9 ]2 C H" ?- k0 k│ 章节6-2认识手写数据集MNIST.mp4 , \3 z6 {1 a$ I6 P# {" Y( h
, q! E8 Z$ K+ @# k$ Z9 ?6 L 章节6-3MNIST数据集全连接模型训练.mp4% ~9 W V2 ]" f7 Q4 |
( F& ~7 U( x5 {4 A$ t' Y! g├─7.基础部分总结 3 m$ U+ `6 _( D' o1 A" U c i+ z" E
│ 章节7-1梯度下降算法与学习速率.mp4" m) o0 J* G" U
│ 章节7-2反向传播算法与优化器.mp46 p. ^. k& G* B" u" n
│ 章节7-3基础部分知识点总结.mp4$ R/ \; x$ N4 A( v2 S; o2 k/ z
│ 章节7-4基础部分作业——Fashi-MNIST数据分类.mp4
* Y! g* S& s9 U. c0 i│
' |2 L$ r3 Q7 l├─8.计算机视觉基础* n1 l L* @. w; O9 {
│ 章节8-1什么是卷积.mp4! A1 B1 K5 z2 ^ H8 J
│ 章节8-2卷积模型的整体架构.mp4
2 r1 P2 v; U! g3 q7 w d, q# K│ 章节8-3卷积模型解决手写数字分类.mp4
/ Y/ ~8 t5 Q6 {* H4 p7 {│ 章节8-4使用GPU加速训练.mp4
- u$ Y+ F. j8 x) p* F0 B│ 章节8-5卷积模型基础实例—四种天气数据集.mp4/ V* ~) U3 X; }9 ~% S
│ 章节8-6读取、预处理图片并创建Dataset.mp4
* J2 C5 M/ a) J) H: V% J, u│ 章节8-7创建Dataloader和可视化图片.mp4( L- C8 U/ a' `8 v6 [5 V" y
│ 章节8-8四种天气分类模型的创建.mp4: ~9 H1 R: b |6 d$ G5 i- J
│ 章节8-9卷积模型的训练.mp4
* i) ~; u2 C* N& [; u" A# T' n│ 章节8-10Dropout抑制过拟合.mp4& m2 x# L5 I ?& P! f+ \
│ 章节8-11Dropout代码实现-.mp4
- k% y+ n; O, Q' M- J│ 章节8-12批标准化（Batch Normalization）简介.mp4% b; |1 m, t' V
│ 章节8-13Batch Normalization层的代码实现.mp4
l T# j& V# v$ F│ 章节8-14超参数选择原则.mp4
; W. v& G# I, g& ]# ]+ X│
- ~- q( U# m* }; S. E8 m: b├─9.预训练模型(迁移学习)
R( @" c6 B5 T4 z+ n+ m│ 章节9-1预训练模型与VGG架构.mp4
8 e" i) {& L+ a8 n) t│ 章节9-2预训练模型的使用介绍.mp4
4 g. i1 S9 l$ R: h│ 章节9-3预训练模型VGG的代码实现.mp46 _, q$ D6 W# \% `3 [# X, S
│ 章节9-4图像数据增强.mp45 M: n) Y) z+ S* c7 c# w
│ 章节9-5学习速率衰减.mp4+ C+ V5 G- V/ {- U1 O8 U4 G4 i
│ 章节9-6RESNET预训练模型.mp4
0 A1 E8 B4 x& d. W; u│ 章节9-7微调与迁移学习.mp4
' _* T1 G2 @3 V, O& w│ 章节9-8模型权重保存.mp4 : q H8 b9 r6 e& M; ^+ |
│
3 ?/ g6 B! ^) f, C! [/ V q├─10.Dataset数据输入
2 N, D+ R2 v3 V5 z6 p│ 章节10-1自定义输入Dataset类.mp4/ t# X) Z- P) Q+ }" j9 f* Y8 v
│ 章节10-2获取图片路径和标签.mp4
8 z) u, `4 r) z; N) N3 t5 B' L6 C│ 章节10-3创建四种天气数据集的Dataset.mp4
2 }- k9 n; m+ R: V: U1 ~│ 章节10-4创建输入并可视化.mp4% _" v9 g5 t1 O' e3 S
│ 章节10-5划分测试数据和验证数据.mp4# {& m0 v4 H* Z" v! e
│ 章节10-6灵活的使用Dataset类构建输入.mp44 |- }8 L0 ~9 V3 r0 h$ ^' h
│ . u9 x& }6 a) x
├─11.现代网络架构
/ Q8 Q# Y W9 o│ 章节11-1Resnet和残差结构介绍.mp4
! t7 u* U. ^5 }- O [; p│ 章节11-2Resnet结构代码实现（一）.mp4
3 w6 |$ D' v* a- I) E5 ]7 n: {│ 章节11-3Resnet结构代码实现（二）.mp4 . o0 ^7 j( v- ?; l A
│ 章节11-4DenseNet模型简介.mp4 ! x0 \5 ~5 u1 x, j! `4 J+ s
│ 章节11-5DenseNet提取图片特征—获取图片和标签.mp4
* n7 O4 |- L% u9 C& N* _. Z│ 章节11-6类别编码、划分测试数据和训练数据.mp4
3 V2 I* m7 `8 g; i│ 章节11-7创建输入Dataset.mp4 7 n- h* ^" o( _
│ 章节11-8创建Dataloader并可视化.mp4 ( U) J- P/ c. d0 y$ D- \
│ 章节11-9使用DenseNet卷积提取特征.mp4
1 e9 p7 M! z( k' J( Z4 C/ r│ 章节11-10创建特征Dataset和分类模型.mp4
. N7 ^1 x0 B3 ~$ N+ {7 k│ 章节11-11模型训练和预测简介.mp4
|6 E+ n/ J% m1 O+ a* B) g│ 章节11-12Inception网络结构简介.mp4
& [/ C" n2 `* m( z5 m│ 章节11-13Inception结构代码实现（一）.mp46 g% V% Y8 W8 ^/ x0 X
│ 章节11-14Inception结构代码实现（二）.mp48 h& N2 {2 i0 Y8 D5 {
│ 章节11-15Inception结构应用和优化—Googlenet和inception_v3简介.mp4% w" t6 l% n+ M; S. l, W2 [( s
│
" ~, A! s* g) I8 i; v├─12.图像定位 ; G: f. l- R# G
│ 章节12-1 常见图像处理任务和图像定位原理.mp4 ! A2 v: _% L# q+ @6 [; n. G
│ 章节12-2 图像定位实例—数据观察与理解.mp45 |- F* f3 m! |$ N' \9 J# l% [* ?
│ 章节12-3 目标值得解析和可视化.mp4
) S+ e x# K! n; i) Q│ 章节12-4 数据集路径读取与筛选.mp4
" p2 y) Z M7 `% u; r4 F│ 章节12-5 解析xml目标值.mp4
% S% j# I# u- z {│ 章节12-6 创建Dataset.mp4 % J1 w) O6 X! q7 g c: z- N
│ 章节12-7 创建dataloader和图像可视化.mp4 & O! T+ ^8 f2 G: n
│ 章节12-8 创建图像定位模型.mp4
, {0 S, B6 v: ^! m│ 章节12-9 图像定位模型训练和预测.mp4 0 t6 U7 n1 {5 u' F$ U
│ 0 H1 T3 x/ X' _/ K% o
├─13.Unet图像语义分割1 e1 S0 I+ p' [; j9 z( o4 H9 Q7 C+ Z* G
│ 章节13-1 图像语义分割简介.mp40 j; w$ b% [! d9 e+ ~
│ 章节13-2 UNET语义分割结构介绍.mp4! E% y' Y8 J( W: x! O
│ 章节13-3 语义分割输入输出 反卷积和Iou指标.mp4
8 @" x" M5 W- b4 F* z│ 章节13-4 Unet 语义分割数据观察.mp4
# A3 w' K! E+ c5 G│ 章节13-5 创建dataset输入.mp4 & U7 Q* Z+ C; w& y
│ 章节13-6 创建和测试dataset并绘图.mp4
# ]& r5 \# i% Y, Q7 b4 w│ 章节13-7 下采样模型-.mp4
$ i: _0 u7 J S: i, r│ 章节13-8 上采样模型.mp4 5 ?) N- b# q1 R& I
│ 章节13-9 unet模型初始化部分.mp4
% _ ~& m4 H% k" T/ R2 T1 T6 Y2 M; `│ 章节13-10 前向传播部分.mp4
" T, m G5 \% D* @ |8 l: S│ 章节13-11 模型训练-.mp4- K2 Z9 H* [( _: F4 C5 d
│ 章节13-12 模型测试.mp4
3 h. x3 g" I" U' `! g│ 章节13-13 模型预测.mp4 + c/ k) I# p# J
│ 6 Z. r9 D$ L: X2 q" y! G8 Z
├─14.LinNet图像语义分割
4 L, D, z- K* c; V+ Z t# \│ 章节14-1 LinkNet 图像语义分割简介.mp4$ y7 \9 ?; A# o# F7 ~
│ 章节14-2 无视频（课后作业，大家自己写出这个模型）.mp4
+ w) a6 l: v/ k4 r7 s│ 章节14-3 代码组织结构.mp4 1 S# Q/ g, k- T: w; A7 o5 R
│ 章节14-4 卷积模块.mp4
, m$ M* j% ~$ f* ]; f: w* N│ 章节14-5 反卷积.mp4 + w+ m4 Y( O/ e! Z7 ~. N( @& M
│ 章节14-6 编码器模块.mp4
8 m4 ^+ M, e$ H) w& l! i( T" `│ 章节14-7 解码器模块.mp4
7 D3 z" u4 ~* ~2 F) B F$ z$ h( H/ ?│ 章节14-8 输入和编码部分初始化.mp4 : o, Z7 J3 q' H) F& z- f- G
│ 章节14-9 解码器和输出部分初始化.mp4
& z& S, ~* @$ N& m! B│ 章节14-10 模型前向传播.mp4 g1 N/ Q7 K) Z( }5 k
│ 章节14-11 模型训练和Iou指标.mp4
5 b: r- F8 w( z9 M% Q│ ; A8 P5 l7 A' m
├─15.文本分类与词嵌入表示
7 j6 l' R2 r$ Y+ a│ 章节15-1 文本表示与词嵌入.mp4
2 P- b v9 R( I1 W+ J* }│ 章节15-2 文本向量化流程与分词.mp4
7 F9 ]3 a$ m( h1 g% g│ 章节15-3 文本向量化实现.mp4 3 @/ r$ b% K* |2 G$ c0 y$ ?& |
│ 章节15-4 简单文本分类.mp4
7 x- G* @$ i7 o% m│ 章节15-5 创建词表-认识数据集.mp4
3 W e# t; k0 H% [- Q│ 章节15-6 模型训练.mp4) Q$ U5 x' h7 D! m4 k1 @& l
│ 章节15-7 使用预训练的词向量.mp4 , b2 W5 b a$ m: Q q8 P7 r
│
4 [4 k1 D8 b4 `# E3 ?+ b├─16.Rnn循环神经网络 1 y0 ~3 a: q& H9 U
│ 章节16-1 Rnn循环神经网络介绍.mp4
$ D% ?4 B6 m: M9 P0 _" d- h│ 章节16-2 RnnCell在序列上展开模型实现.mp4; g! s+ K" i: h
│ 章节16-3 RnnCell简单文本分类模型.mp40 s5 V5 {+ z9 w1 `* H" m+ m* r
│ 章节16-4 Lstm网络简介.mp4 5 o! M0 ~$ t4 t% E2 \% d9 Y
│ 章节16-5 LstmMcell实现文本分类.mp4
' d# Q7 Z& x( G5 |! R) H│ 章节16-6 GRU网络简介.mp4 * V: z+ r7 G h' h/ f% T; H
│ 章节16-7 Lstm 高价API.mp4
. N3 l' ] `$ w│ # ]0 o W1 n+ ~& W2 R3 Y- g
├─17（一）. twitter 评论情绪分类
@) U0 K; y# K8 r│ 章节17-1 twitter 评论情绪分类-数据读取与观察.mp4: R& G2 U5 k/ g& B
│ 章节17-2 twitter 评论情绪分类-创建词表.mp4 4 A3 x4 y; l+ Y& d! {$ [8 n7 J
│ 章节17-3 划分训练测试数据，创建dataset.mp4! w9 C* k0 A& p$ [
│ 章节17-4 基础文本分类模型.mp4
8 H4 Y7 D9 ~1 J│ 章节17-5 Lstm 文本分类模型.mp4
! J/ e: @- O8 U│
! }; Z9 y! N2 D& a: c├─17（二）. 中文外卖评论情绪分类 / b* W+ h- i2 k/ ?
│ 章节17-1（案例二） 中文外卖评论情绪分类-上.mp4
# O0 m& k! G! P0 s│ 章节17-2（案例二） 中文外卖评论情绪分类-下.mp4
2 w3 v8 [. q3 P: ?1 ?│ 章节17-3 RNN的优化方法.mp4
3 U+ _5 m- z' I1 g1 Y% I$ |/ q│ 0 G! j: @( g: b
├─18.注意力机制 , R' n6 M. E# [/ t6 a4 K
│ 章节18-1 seq2seq简介.mp4
9 O6 {, Y+ x3 t6 t' P0 Y│ 章节18-2 注意力机制简介.mp4
" y- H5 L" y6 X. d ~ C! ?: j│ 章节18-3 自注意力机制简介.mp4
T5 V# ? |% f8 x0 B f% n, n# F│ 章节18-4 transformer 简介.mp4
1 x1 C; l% `" R+ n8 o0 v│ 章节18-5 transformer 文本分类小案例.mp4+ K& g% B) l' R# ~6 H
│ ' }* p- E D3 g, K, E- W
├─19. Rnn序列预测-北京空气质量 ( g/ Y5 l" B3 }! S1 X; `
│ 章节19-1 数据读取与观察.mp4
4 w. k _) w. T; F( B$ D│ 章节19-2 数据预处理.mp4 + L2 x8 b7 a+ }# e% P
│ 章节19-3 数据预处理.mp4 % x& w+ P6 |, _: K2 x, i! s F
│ 章节19-4 数据预处理.mp4% |8 k+ B0 `# E T( n
│ 章节19-5 创建dataset 输入.mp4 3 U. C7 N5 e' u3 i* b3 s
│ 章节19-6 创建时序预测模型.mp4 & ~/ {% X* t# |5 {9 \
│ 章节19-7 模型训练跟预测.mp4
3 Q/ S6 [/ R' @3 m│ 章节19-8 模型预测演示.mp4
* g. M* z. Q$ c! X# M│
: T# ?+ z+ [! E' p0 L" k6 \├─20. Tensorboard可视化0 D5 w* ]! Q8 u- M& w
│ 章节20-1 Tensorboard 安装与导入.mp4
9 [* ^1 k/ R. m' T" n1 L; ~* e│ 章节20-2 Tensorboard 可视化.mp4
0 {! a" C* r+ a* B% r' |+ H│ 章节20-3 Tensorboadr 网络模型结构可视化.mp4
1 a2 h: W& J; P3 t2 y. \│ 章节20-4 标量数据可视化.mp4
- F4 J7 d5 j5 s& w- Q│
# A# s7 i, g, v `( G- S4 n├─21.一维卷积网络 7 Z! y. f- d/ _+ i/ V4 `: ^/ w) ^$ D4 S
│ 章节21-1 一维卷积原理与网络结构.mp4 + o1 M4 ]% B- Q0 c( {* n. s
│ 章节21-2 中文分词.mp4
: Y- m2 k/ W: ~; H- E- H│ 章节21-3 创建词表.mp4 3 ]' e% q3 x. v
│ 章节21-4 划分数据集.mp4 2 ~- B8 e/ _7 o% \. ^3 Y. A& t0 M! \
│ 章节21-5 批处理函数.mp4 ( ~5 Z8 J5 o; o
│ 章节21-6 模型初始化.mp41 v+ H8 n5 e1 p& C% I/ l( B
│ 章节21-7 模型前向传播与训练.mp4! q1 Z& h7 a2 O1 [; ?
│
9 D5 G6 U$ U8 A. q, p├─23.语义分割图片的标注——Labelme使用教程
- n% l5 o; O" s+ [+ W│ [23.1]--Labelme的安装和单张图片的标注.mp4 : S2 L) h, R% K0 h# F! a2 J
│ [23.2]--从标注文件生成图像语义分割数据集.mp4 5 `, e/ o# }0 ?, A- C: o
│ [23.3]--标注图片的读取和验证.mp4 ( ]2 g5 h& [1 r: h0 Y5 _3 B
│ 3 N: n' @5 ~' i6 U
├─24.多任务学习
/ u3 \3 R5 m2 k# P│ [24.1]--多任务学习简介.mp4
$ S) u( z, o' h6 M& v+ ^│ [24.2]--多任务标签预处理.mp4. H% i4 X- H$ c# ^( m5 T, c
│ [24.3]--创建dataset.mp4 ( }, `+ n2 T& o9 T# ]' h9 u3 v
│ [24.4]--多任务模型创建(一).mp4 . ~0 ^8 r% y, U3 R! n
│ [24.5]--多任务模型创建(二).mp4- G: V1 i5 T7 f. {$ S6 r+ }+ |
│ [24.6]--多任务模型的训练.mp4 6 p5 Z! d* E: t" j
│ & p1 r0 y/ _* v( j% l- S
├─25.目标识别与目标检测
; O# C( [! r/ R4 H/ O│ [25.1]--目标识别综述——two_stage目标检测算法.mp4 4 |0 k% Z; F. d/ C* \ c
│ [25.2]--目标识别综述——one_stage目标检测算法.mp4
c ~' [8 h, F9 S! p│ [25.3]--PyTorch内置的目标检测模块.mp4
" Q/ x% H* }; ]- X" @8 D! U% `( n│ [25.4]--使用PyTorch内置目标检测模块.mp4
& |" C( q3 V+ M: F│ [25.5]--目标识别预测结果解读与可视化.mp4
+ y3 q/ t4 ]% O6 s│ [25.6]--PyTorch目标检测的使用.mp4 % w* Z8 F* [* O0 t+ D7 B
│ [25.7]--目标检测的图像标注.mp4 ; c X$ ?& S4 W I$ R9 D
│ [25.8]--标注自有数据集并安装所需的库.mp4
0 `& P+ u6 Q2 [4 F- r- t│ [25.9]--修改PyTorch内置目标检测模型的输出.mp4) D) L8 }, f. M& T5 A; G( w3 z
│ [25.10]--目标识别标注文件的解析（一）.mp4; @% o+ n+ u5 c
│ [25.11]--目标识别标注文件的解析（二）.mp4
/ |, `; N8 R6 Z4 _' @9 G│ [25.12]--创建输入Dataset.mp4 & n% c' T+ V$ o$ Z, s' p: } b
│ [25.13]--创建dataloader、初始化模型和优化器.mp4
2 k) v6 j5 |: f9 F) |% U, c' q│ [25.14]--目标识别的模型训练.mp4
( u. S$ N5 Y9 ^* b& F│ [25.15]--目标识别的模型预测.mp4
( Y- A) c* v# G; s+ o& ~└─课程资料( ~, {: q4 K3 N5 ~; q5 D" V$ F* l
│ Miniconda3和conda配置文件.zip
* k+ e/ h4 \3 k. x' U: q │ unet_model权重_建议还是自己训练.zip 0 S1 B8 k. i$ C$ z& f8 L+ _8 v/ J
│ VC_redist.x64.exe
7 ?$ X5 D, m# N+ ?+ Q │ 大型数据集.zip
1 r1 }) ]3 c$ \. Y- u8 z% R │ 常见预训练模型权重.zip
$ u: W" F+ i3 n! r │ 文本分类数据集.zip
# z& ]' q5 |3 {9 L1 A; s │ 课件.zip 7 ?! g4 q3 e; i
│ ' R4 Z8 C7 G, U
└─参考代码和部分数据集7 A" X3 G( {: A4 R! p4 f+ u
└─参考代码 $ @# {/ d! [) W5 n0 D
1-18节参考代码和数据集.zip - @: w% }; p% L6 F' l9 d/ t8 \
109节及之后参考代码.zip
3 u. B6 q% H; {: u: v6 ? 19-28节参考代码和数据集.zip ; k( N e: r/ x* ? w) ]
29-42节参考代码和数据集.zip3 r h! M8 J/ ?: \: l0 F/ ~7 T' y9 e
43节-54节参考代码.zip ; Z B! q9 U. Y* e, b
55-64节参考代码.zip0 q# e$ @- b- t' [; d
65-72节DenseNet参考代码.zip% h6 k' G" E9 w5 R1 l4 k1 R
7.Tensorboard和一维卷积(第21-22章)参考代码.zip$ j& O3 R+ Y. b& |
73-81节参考代码.zip
1 d) Q7 }4 d6 h 82-94节——Unet语义分割参考代码和数据集.zip
; s7 t4 \. o3 [. i; d 目标识别一章资料.zip
G( ^" e q; C& z8 U- t' j! [& x
7 o, f: n4 B" D( F) B- A
3 {1 [' i+ p Z) ], B$ ?
* c ?/ E9 a( S1 U* z5 p
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5 Z3 F0 O* o+ }$ G6 G
# _2 s6 `: g# V; y! L6 `" v( t8 J7 z4 i# i% y, L
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发表于 2022-8-27 18:54:02
