|
|
人工智能顶会论文精讲（像素级复现）% r* K2 Z- c: v( A* n. H: U
├──1 【宣导片1】开启人工智能论文学习之旅.mp4 12.15M. {: h- [5 s- S* h
├──10 07CV TransformerVit关键代码详解2.mp4 14.40M
) v! e! V5 }! m E$ B" n├──100 gat07multihead起源简介.mp4 33.76M5 s- N0 n- B/ {8 b3 Z9 q
├──101 gat08GAT算法总结和实验设置.mp4 170.97M6 y- _3 Y& D5 @; ]" K6 M: @; X6 `
├──102 gat09论文总结.mp4 68.53M* Z+ t& C7 b& `6 q
├──103 gat10代码介绍.mp4 93.83M
& _$ U8 p+ `5 k0 \+ R├──105 gat12邻接矩阵归一化.mp4 60.70M
) Q$ D f" u9 y( x% k2 W├──106 gat13gat模型实现.mp4 110.30M4 a& ^/ ]. V) V& z1 h
├──107 gat14gat模型训练及代码总结.mp4 59.25M) F3 I' L/ n7 X- q( L' \
├──108 BiSeNet01前期介绍.mp4 40.16M
1 H) P8 ~6 d _) g├──109 BiSeNet02论文导读——分割常用损失函数1.mp4 52.86M
' q( s' o! E. ?6 ?- u├──11 08CV TransformerVit关键代码详解3.mp4 72.03M# s5 _: v! J7 l+ {4 n
├──110 BiSeNet03论文导读分割常用损失函数2.mp4 61.03M
% ^7 C9 T; r( l+ c/ Z! \" M├──111 BiSeNet04论文导读分割常用损失函数3.mp4 21.40M0 [# D) ?8 U0 V
├──112 BiSeNet05论文导读分割常用损失函数4 .mp4 81.59M
1 j* |4 H8 Z# N6 Y├──113 BiSeNet06论文导读5 .mp4 31.01M6 u4 {; Q0 u+ r+ y
├──114 BiSeNet07上节回顾 .mp4 29.60M0 L* j- r7 W8 L8 A
├──115 BiSeNet08引言 .mp4 114.27M
9 V* _- s w5 m# ~) F# t h├──116 BiSeNet09相关工作 算法架构总览 .mp4 103.28M
" i6 t4 C B& q/ W" r- b├──117 BiSeNet10算法结构详解实验0 .mp4 82.35M
' i1 e+ ]4 z4 @├──118 BiSeNet11算法结构详解实验1 .mp4 94.76M
7 u9 t/ _( [! g S8 w├──119 BiSeNet12模型代码定义0 .mp4 73.08M
$ h$ k" U+ g" ~3 @. J9 b├──12 09CV TransformerVit回顾代码.mp4 9.13M
! K$ S; d* O7 r% I7 w├──120 BiSeNet13模型代码定义1.mp4 53.19M& j5 r$ t% p* I& J, J* w) R" Q9 R
├──121 BiLSTMCRF01论文研究背景.mp4 65.10M: U7 l& t. N, P
├──122 BiLSTMCRF_02关键算法.mp4 84.53M2 G _( p; @" W" |* E: e; q
├──123 BiLSTMCRF_03论文模型.mp4 52.58M
|0 R/ f8 O( |& P- V+ O8 ~├──124 BiLSTMCRF_04损失函数l.mp4 48.17M
H+ W& A" x1 v4 a) v: O( L5 a├──125 BiLSTMCRF_05实验结果与总结.mp4 32.51M
* K5 ^8 T# U Z6 S5 P8 P├──126 BiLSTMCRF_06代码讲解.mp4 80.26M0 P7 g( ]# t ?0 w9 _# c/ q& K
├──127 GAN01论文摘要.mp4 42.75M
3 N* ^0 e/ G: i2 M├──128 GAN02论文背景.mp4 44.85M7 v. h4 L: V6 C8 I3 v r3 [. o
├──129 GAN03论文泛读.mp4 75.98M9 l7 f, A) i; C: Y& \! O- m* N- {! r: j
├──13 10CV TransformerVit代码示例.mp4 184.32M
0 e( j+ U" |% A5 g- u3 s/ d├──13 10CV TransformerVit代码示例002.m4s 163.78M
6 I3 ~& c# |6 Y1 a# u5 u" f% }├──130 GAN04价值函数.mp4 74.41M
# H3 D( [! r2 \7 b+ H1 E2 z├──131 GAN05训练流程 理论证明.mp4 108.36M9 u d2 T% H; Q8 O7 B
├──132 GAN06实验结果 总结展望.mp4 86.42M4 s$ C" C6 q; S" u' X( B
├──133 GAN07代码分析综述.mp4 27.69M: R8 j9 ]% f0 U
├──134 GAN08代码分析精讲.mp4 100.67M+ S- Y( M" @, \
├──14 01Unet论文总览和摘要精读.mp4 103.10M
( J0 _) H( `! z: W├──144 CLIP01前言.mp4 73.69M: G: V8 P9 E$ p- v; J# @, I
├──145 CLIP02background.mp4 76.80M. Z" N8 \6 M- P" q1 v
├──146 CLIP03model01.mp4 86.14M1 Z/ [5 w) q0 b: a- q$ |+ a
├──147 CLIP04model02.mp4 125.66M
0 j1 ` l; h; i" v4 v, H h├──148 CLIP05experiement.mp4 68.77M8 o2 M9 ~8 t4 _$ h1 N* \5 S
├──149 CLIP06code0.mp4 21.49M5 b- Y. c' @+ h% J, r5 h
├──15 02Unet医学分割相关背景和取得的成果及意义.mp4 98.65M
/ C% } A% B* P├──150 CLIP07code1.mp4 49.43M$ o- `" V( i& f# T
├──151 CLIP08code2.mp4 17.38M
# T( {" [- S* B/ x, I0 o |0 b├──152 CLIP09code3.mp4 50.57M) B7 u/ K5 o7 T3 n8 A4 c' C) t0 a
├──153 cnn_for_re11论文总结ll.mp4 21.23M- r* t- e. r6 L2 s. c9 f: g1 x
├──154 cnn_for_re12代码讲解1l.mp4 25.83M
# L0 Z( `9 E" `0 E& b0 n├──155 cnn_for_re13代码讲解2.mp4 80.30M) \9 b$ j$ V, `& B9 y
├──156 cnn_for_re14代码讲解3.mp4 41.91M
% M6 o" k/ I$ B$ x3 z) b├──157 cnn_for_re15代码讲解4.mp4 56.72M
+ p/ i+ v4 H$ e1 Y4 Y├──158 cnn_for_re16代码讲解5.mp4 79.92M
: J+ ~. d( ?" k7 q! @) y├──159 cnn_for_re17代码讲解6.mp4 110.28M
9 }1 j8 U0 r6 r3 a6 W6 e4 B' B& e├──16 03Unet两篇论文相互补充.mp4 85.94M
# e% J* v$ P, ^$ h( A├──160 cnn_for_re18代码讲解7.mp4 72.32M
( I9 u9 \% M( }; u4 H├──161 swin10代码参数.mp4 52.78M2 Z0 V: C9 H" _ m* j# ?/ H
├──162 swin11代码swin大框架.mp4 58.65M) C X" n# I" L( I9 _' j5 o
├──163 swin12代码basic_layer.mp4 54.25M
9 u8 J( F* n8 a" p" C4 F+ A1 c5 L├──164 swin13代码block详解wmsa 相对位置编码.mp4 132.04M9 p/ t7 J1 ?1 ^* R% o- i2 B
├──165 swin14代码swmsa.mp4 54.87M0 m! x! w$ U. C0 L2 B6 |3 I
├──166 swin15代码swin代码整体回顾.mp4 51.08M- E) T! ]4 E# X$ F/ i
├──167 swin16代码dwconv与wmsa.mp4 26.91M
3 c$ ]1 @6 a0 W├──168 swin17代码总结.mp4 8.17M; Q% H D" O, P1 I
├──17 04Unet回顾医学图像分析及CNN的发展历程.mp4 183.49M4 ?; H8 J d3 F2 q9 {) N; ?
├──18 05Unet先验知识补充.mp4 67.89M
0 U* l0 f4 w. N. v├──19 06Unet算法架构和实验结果及分析.mp4 99.15M" T9 u" i) _9 O, J( M
├──2 【先导课】效率提高3倍的论文阅读方法.mp4 94.36M
3 P8 R' _0 h, r0 d5 {├──20 07Unet试验设置及结果分析.mp4 45.09M
2 H, d- b- m4 u& m- K├──21 08Unet代码精读.mp4 170.44M
, ?- S! y8 G7 [$ Y! i├──22 BIDAF01背景意义.mp4 58.08M+ c) Y0 C- x$ J* y' [- O
├──23 BIDAF02相关工作+小结.mp4 39.52M, a: i( c7 E# v- O
├──24 BIDAF03模型结构.mp4 60.95M ^& V0 C# X ~, @. i* ~( t. @
├──25 BIDAF04实验分析.mp4 34.29M( u3 }& f7 e q0 D8 x( i
├──26 BIDAF05数据读取jupyter.mp4 110.65M
0 E5 e+ Y, D9 ?7 f* c├──27 BIDAF06数据读取pycharm.mp4 147.98M
; V7 Y! s5 P: y2 c5 n. ~2 n├──28 BIDAF07模型构建.mp4 95.06M! c x# s, f, _5 i w! k
├──29 BIDAF08训练加预测.mp4 102.46M- ~6 Y- R, ]1 b! |* V
├──3 【宣导片2】15w同学在这征服论文.mp4 10.75M
% Q) _, e! E* U! e5 b+ f! b├──30 BIDAF09评测指标计算.mp4 79.15M. s) \ @1 t+ g4 Z5 u) o& c
├──31 YOLOv501目标检测技术与YOLO系列.mp4 15.74M4 a- c. J" @8 q7 _
├──32 YOLOv502YOLOV3回顾.mp4 40.31M
& m9 m5 x: v* e% ?+ j├──33 YOLOv503YOLOV5新激活函数 .mp4 11.51M9 _2 f" ]4 X' L0 [/ ~6 N
├──34 YOLOv504YOLOV5核心知识点1.mp4 29.20M1 A2 n) J# q5 H0 F
├──35 YOLOv505YOLOV5核心知识点2.mp4 70.17M
+ L6 @4 r/ P6 [/ B├──36 YOLOv506YOLOV5代码讲解1.mp4 30.26M
, a6 R- E2 @/ R+ \3 t7 S├──37 YOLOV507YOLOV5代码讲解2.mp4 32.98M f# f7 r6 N# o: Q, o
├──38 YOLOV508YOLOV5代码讲解3.mp4 56.25M! t3 M$ S# y) J1 I; T& N5 K5 x
├──39 YOLOV509YOLOV5代码讲解4.mp4 61.42M
$ Z6 p! K N! v/ Q2 O+ `; e├──4 01-CV Transformer-Vit-论文介绍--.mp4 53.69M
" y+ l8 l/ x6 a8 v5 w8 N├──40 YOLOv510YOLOV5代码讲解5.mp4 99.75M3 L3 l2 j9 f( n# t6 ~8 I$ Q+ H b- I
├──41 YOLOv511YOLOV5代码讲解6.mp4 34.10M
* S* K9 t9 E& `9 k! n3 t- W├──42 YOLOv512YOLOV5代码讲解7.mp4 129.72M
) N' ~' r S9 J% Y- s├──42 YOLOv512YOLOV5代码讲解7001.m4s 13.35M; @& f8 L6 I j7 _. h( `9 n' P
├──43 YOLOv513YOLOV5代码讲解8.mp4 97.04M
8 H6 H. z$ e6 D6 u" H8 s├──43 YOLOv513YOLOV5代码讲解8001.m4s 12.72M" D7 M3 |/ |( Y4 d& `9 x
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9.mp4 144.86M
4 G) u8 q" u7 n$ @8 k- B2 l├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9001.m4s 16.70M7 R5 E) K2 ] g; n E6 p M
├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9002.m4s 126.88M
& X0 v: ^- A& \7 @" v K. V├──44 YOLOv514YOLOV5代码讲解9002.m4s.aria2 0.07kb
1 b. ?* c: P+ |├──45 yolox01前言001.m4s 9.26M
/ y0 c8 f+ _3 w: C1 I├──46 yolox02背景.mp4 69.05M. J( m0 j/ s5 r' _6 o0 Y
├──47 yolox03概览.mp4 11.10M
' b6 w7 e) @( P. j3 d9 Q; r+ C├──48 yolox04详解模型框架.mp4 116.36M
: t6 x* U9 Y0 `4 R├──49 yolox05详解simOTA.mp4 71.70M) I. z+ Y$ _* |& P& i0 L& S
├──5 02CV TransformerVit论文精读1.mp4 41.80M
4 ?! ^8 l2 D) K. A* z├──50 yolox06详解模型结构.mp4 61.07M9 |8 z% m5 ~" W+ c! m
├──51 yolox07详解预处理.mp4 52.63M) o& N1 ]8 q. w/ s- G' u
├──52 yolox08训练及总结.mp4 23.53M$ U: R; h6 N/ c j! D
├──53 yolox代码09前言.mp4 17.57M" D& h' {: o' P) G
├──54 yolox代码10预处理mosaic.mp4 85.90M+ F2 _+ {8 h, k" e2 H
├──55 yolox代码11预处理randomaffine.mp4 48.33M. w4 V% D( d1 |3 @' Y& {
├──56 yolox代码12预处理mixup.mp4 33.15M
7 e' [% t5 c9 g% Y├──57 yolox代码13backbone.mp4 79.12M, B: G( O' e5 e2 Y
├──58 yolox代码14pafpn.mp4 68.29M0 _: p- Q$ [, S# n
├──59 yolox代码15bbox decode.mp4 39.29M
: I, e/ d, ~! y- ~+ d, I! \9 e2 A├──6 03CV TransformerVit论文精读2.mp4 40.10M
: m5 Y* i! n& Z$ g2 q x6 T, x├──60 yolox代码16simOTA.mp4 103.11M1 a* u+ {8 \) b' ?4 O! a& [1 t- z
├──61 yolox代码17 总结.mp4 26.62M5 P' |5 V8 ]* x& L0 u0 D; e4 `
├──62 cnn_for_re01前言.mp4 22.90M
2 O0 b" |$ t* C├──63 cnn_for_re02论文介绍研究背景.mp4 22.12M
3 e6 _+ i- x' E! i├──64 cnn_for_re03论文介绍相关工作1.mp4 38.17M
; Z/ [( X' c: P( @, s$ r├──65 cnn_for_re04论文介绍相关工作2.mp4 77.37M
: X: N8 l X) H├──66 cnn_for_re05论文介绍相关工作3.mp4 58.33M: \4 _# ?0 H) {+ ]
├──67 cnn_for_re06论文泛读.mp4 64.74M; a! a. n0 u6 g: N
├──69 cnn_for_re08论文精读2.mp4 72.56M
2 K9 R7 J! m- r8 A+ U* f├──7 04CV TransformerVit论文精读3.mp4 57.90M; Y2 b/ h5 X9 v9 Y3 X0 \
├──70 cnn_for_re09论文精读3.mp4 42.95M' [. L4 N$ y- A6 j1 ~; B* J7 a
├──71 cnn_for_re10实验结果分析.mp4 18.79M0 g4 m6 C6 V5 D! X
├──72 ResNet01背景成果意义.mp4 88.63M* g1 N, {1 f+ t: ]; S, w
├──73 ResNet02论文泛读.mp4 79.91M
0 _5 n% H( a' n$ B) L├──74 ResNet03上节回顾.mp4 17.00M, q# h" a N4 h
├──75 ResNet04论文精读残差结构1.mp4 38.78M
8 j; H* v2 m* Y3 k* {$ U; {├──76 ResNet05论文精读残差结构2.mp4 68.71M
8 }/ ~+ h' d! T& D3 D2 C├──77 ResNet06ResNet结构1.mp4 56.51M# o( C* L$ `+ b5 h7 [1 O1 p# \
├──78 ResNet07ResNet结构2.mp4 10.39M
/ ]$ c2 d% y& S0 L6 S├──79 ResNet08实验结果及分析.mp4 45.96M
4 }1 F+ Y3 n* M7 O" \├──8 05CV TransformerVit前言.mp4 60.43M [3 j3 T0 w$ d2 G2 Z
├──80 ResNet09论文总结.mp4 74.41M
# H2 V6 e" Z, u* u ^├──81 ResNet10本节回顾及下节预告.mp4 11.71M7 K+ q+ f% h- P$ l1 `
├──82 ResNet11ResNet结构搭建详解.mp4 136.87M
+ b! @1 ^; ]- r) H4 {5 ]├──83 ResNet12ResNet20训练及实验分析0.mp4 39.54M0 R% c) G6 O0 X- L* z
├──84 ResNet13ResNet20训练及实验分析1.mp4 46.71M; d' [; ]6 u% N: V5 r
├──85 ResNet14ResNet20训练及实验分析2.mp4 22.60M
9 V2 O$ A9 d8 t! c# ?├──86 ResNet15ResNet20训练及实验分析3.mp4 48.13M- u/ |% g! r8 t7 f
├──87 HanAttention01前期储备知识介绍.mp4 71.70M
. L& q* a2 v, k! J1 w. R├──88 HanAttention02研究背景成果及意义.mp4 112.72M5 F5 j* q6 }# ^, a# u
├──89 HanAttention03论文总览.mp4 140.60M
& {# Z: @8 p; l* r5 U$ s8 D├──9 06CV TransformerVit关键代码详解1.mp4 39.73M( b9 a* b' x% ~" q) O2 d
├──90 HanAttention04模型详解.mp4 94.92M3 F5 s2 o: L! H, k
├──91 HanAttention05实验结果及论文总结.mp4 267.67M
( q" C, R1 r1 |' m! ]+ ]$ ~* l├──92 HanAttention06数据读取.mp4 118.40M% `: }! ^, }) v
├──93 HanAttention07模型实现及训练和测试.mp4 128.12M
. [: J: P6 F7 N' z/ c├──94 gat01研究背景.mp4 46.59M0 |* _6 s3 ]( X9 \% T& ]
├──95 gat02图卷积消息传递.mp4 40.59M, h0 x7 E d9 P( ]4 Y# p. U4 I( b* |
├──96 gat03研究成果研究意义.mp4 44.00M$ t" W% n) t! V
├──97 gat04gnn核心框架.mp4 118.13M* I3 _4 Y' b, \/ E5 }
├──98 gat05gat算法讲解.mp4 72.63M' w3 s p& v: k8 Z0 e
└──99 gat06各种attention总结.mp4 65.27M5 ]# j: i: f: F: @
: z, l# j) Z8 w& _
% a5 B6 ^/ D: R# w( V7 P) ~$ C7 W$ l: r
2 _$ d$ r/ P5 q' I
0 p8 J X* d$ n* }1 `. ]. N6 [资源下载地址和密码（百度云盘）： [/hide] 百度网盘信息回帖可见9 y4 L, |. D3 n) R7 j, \& l0 r
$ b* C& \" e) C3 L
+ K6 `' @* ^! f* Z3 e% {) b: }" i
- U0 Y5 s8 f4 O* I$ @/ G- U本资源由Java自学网收集整理【www.javazx.com】 |
|
[复制链接]
发表于 2024-1-25 17:48:02
