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——/人工智能Paper年度会员（CV方向）/
├──单课
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| ├──03 强化学习
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| | ├──07DDPG-01-开场白..ts 16.19M
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| | ├──08TD3-09-实验结果..ts 79.26M
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| | ├──09SQL-10-理论证明..ts 130.71M
| | ├──09SQL-11-论文精读总结..ts 7.00M
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| | ├──09SQL-13-Pytorch的手动链式法则求导..ts 65.22M
| | ├──09SQL-14-离散情况细节..ts 48.29M
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| | ├──10SAC-01-论文泛读开场白..ts 12.24M
| | ├──10SAC-02-研究背景..ts 10.25M
| | ├──10SAC-03-论文泛读..ts 94.44M
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| | ├──10SAC-05-论文精读开场白..ts 11.66M
| | ├──10SAC-06-核心思想..ts 52.78M
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| | ├──10SAC-09-理论证明..ts 28.98M
| | ├──10SAC-10-论文精读总结..ts 11.32M
| | ├──10SAC-11-算法细节..ts 27.68M
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| | ├──12-IntrinsicMotivation-01-论文泛读开场白..ts 13.52M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-02-ICM泛读..ts 96.59M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-03-CuriosityStudy泛读..ts 83.74M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-04-VIME泛读..ts 68.66M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-05-VIC泛读..ts 52.99M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-06-DIAYN泛读..ts 91.20M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-07-SMM泛读..ts 67.05M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-08-EDL泛读.mp4.ts 107.41M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-09-泛读总结及下节预告..ts 4.00M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-10-论文精读开场白..ts 5.74M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-11-ICM精读..ts 318.86M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-12-CuriosityStudy精读.ts 264.47M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-13-VIME精读..ts 185.85M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-14-VIC精读..ts 259.32M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-15-DIAYN精读..ts 330.22M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-16-SMM精读..ts 473.28M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-17-EDL精读..ts 293.82M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-18-论文总结..ts 15.65M
| | ├──12-IntrinsicMotivation-19-结尾语..ts 8.07M
| | ├──AdvancedValueMethods-01-论文泛读开场白..ts 23.62M
| | ├──AdvancedValueMethods-02-背景知识补充..ts 28.33M
| | ├──AdvancedValueMethods-03-Rainbow泛读..ts 60.71M
| | ├──AdvancedValueMethods-04-D4PG泛读..ts 103.57M
| | ├──AdvancedValueMethods-05-A3C泛读..ts 99.76M
| | ├──AdvancedValueMethods-06-IMPALA泛读..ts 91.96M
| | ├──AdvancedValueMethods-07-论文泛读总结..ts 4.67M
| | ├──AdvancedValueMethods-08-论文精读开场白..ts 8.28M
| | ├──AdvancedValueMethods-09-Rainbow..ts 333.05M
| | ├──AdvancedValueMethods-10-D4PG..ts 273.66M
| | ├──AdvancedValueMethods-11-A3C..ts 359.45M
| | ├──AdvancedValueMethods-12-IMPALA..ts 406.98M
| | ├──AdvancedValueMethods-13-总结..ts 5.25M
| | ├──QRDQN-01-01.mp4.ts 26.44M
| | ├──QRDQN-01-02..ts 51.84M
| | ├──QRDQN-02-01..ts 57.10M
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| | ├──QRDQN-02-06..ts 6.06M
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| | ├──QRDQN-03-02..ts 274.73M
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| | └──课件.txt 0.14kb
| ├──04 CV-baseline
| | ├──01AlexNet-01-研究背景.ts 172.88M
| | ├──01AlexNet-02- 研究成果意义.ts 28.14M
| | ├──01AlexNet-03-论文结构.ts 90.11M
| | ├──01AlexNet-04-结构.ts 81.13M
| | ├──01AlexNet-05网络结构特点.ts 97.73M
| | ├──01AlexNet-06-训练技巧.ts 87.83M
| | ├──01AlexNet-07实验结果及分析.ts 105.99M
| | ├──01AlexNet-08-论文总结.ts 59.91M
| | ├──01AlexNet-09-准备工作&代码结构.ts 59.55M
| | ├──01AlexNet-10-代码结构.ts 198.46M
| | ├──01AlexNet-11-代码结构.ts 94.85M
| | ├──01AlexNet-12- 代码结构4&训练方法.ts 235.35M
| | ├──02VGG-01-研究背景&成果&意义.ts 56.14M
| | ├──02VGG-02-论文机构&摘要精读.ts 50.18M
| | ├──02VGG-03-结构及特点.ts 152.15M
| | ├──02VGG-04-训练、测试技巧.ts 166.93M
| | ├──02VGG-05实验结果及分析(1).ts 45.90M
| | ├──02VGG-05实验结果及分析.ts 45.90M
| | ├──02VGG-06-论文总结.ts 34.68M
| | ├──02VGG-07-代码结构.ts 72.48M
| | ├──02VGG-08-代码数据集.ts 158.16M
| | ├──02VGG-09-代码&构建VGG模型.ts 148.83M
| | ├──03GoogleNet-01-研究背景、成果及意.ts 33.23M
| | ├──03GoogleNet-02-论文摘要、图表.ts 46.07M
| | ├──03GoogLeNet-03-GoogLeNet结构.ts 115.75M
| | ├──03GoogLeNet-04-训练、测试技巧，实验结果及分析.ts 91.14M
| | ├──03GoogLeNet-05-稀疏结构及总结.ts 26.08M
| | ├──03Googlenet-06-代码结果&数据集下载.ts 145.69M
| | ├──03Googlenet-07-结构定义&基本组件.ts 96.10M
| | ├──03Googlenet-08数据集&构建模型.ts 105.39M
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| | ├──CV baseline 资料合集.txt 0.08kb
| | ├──cv baseline-第三场直播答疑.mp4.ts 330.16M
| | ├──CV baseline第五次直播答疑.ts 237.18M
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| ├──05 CV-GAN
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| | ├──03DCGAN-01-论文摘要&论文背景..ts 72.44M
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| | ├──06cyclegan-05-应用分析&论文总结.mp4.ts 125.32M
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| | ├──10StyleGAN-01-论文摘要&研究背景.mp4.ts 79.43M
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| | └──资料合集.txt 0.08kb
| ├──06 CV-图像分割
| | ├──01FCN-01-语意分割简介.ts 72.99M
| | ├──01FCN-02常用数据集、指标、研究成果..ts 112.55M
| | ├──01FCN-03-论文摘要精读..ts 71.23M
| | ├──01FCN-04-论文引言、全局信息及部分信息.ts 145.61M
| | ├──01FCN-05-感受域&平移不变性.ts 168.11M
| | ├──01FCN-06-经典算法&本文算法、上采样.ts 97.84M
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| | ├──01FCN-08-训练技巧&实验结果及分析..ts 156.71M
| | ├──01FCN-09-讨论&总结.ts 24.44M
| | ├──01FCN-10-代码实现.ts 87.26M
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| | ├──01FCN-13-训练、验证&预测函数搭建..ts 143.31M
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| | ├──02unet-01-论文总览&摘要精读.ts 83.16M
| | ├──02unet-02-医学分割相关背景&取得的成果及意义.ts 86.53M
| | ├──02unet-03-两篇论文相互补充.ts 78.68M
| | ├──02unet-04-回顾医学图像分析及CNN的发展历程.ts 209.94M
| | ├──02unet-05-先验知识补充.ts 53.10M
| | ├──02unet-06-算法架构&实验结果及分析.ts 94.86M
| | ├──02unet-07-试验设置及结果分析.ts 47.26M
| | ├──02unet-08-代码精读.ts 212.78M
| | ├──03SegNet-01-CNN和FCN前期介绍&论文背景&研究成果及意义.ts 96.34M
| | ├──03SegNet-02-CNN和FCN论文结构&摘要精读.ts 107.83M
| | ├──03SegNet-03-引言.ts 264.18M
| | ├──03SegNet-04-引言&D补充内容.ts 101.28M
| | ├──03SegNet-05-相关工作.ts 257.01M
| | ├──03SegNet-06-算法架构.ts 56.26M
| | ├──03SegNet-07-算法架构2.ts 249.49M
| | ├──03SegNet-08-解码器变体&实验设置、分析.ts 229.95M
| | ├──03SegNet-09-归纳实验设置参数&总结关键点.ts 111.16M
| | ├──03SegNet-10-模型的搭建.ts 115.43M
| | ├──03SegNet-11-DeconvNet模型的搭建.ts 50.29M
| | ├──04DeepLab-01论文背景、研究成果及意义.ts 70.55M
| | ├──04DeepLab-02-摘要.ts 111.80M
| | ├──04DeepLab-03-v1论文精读.ts 116.95M
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| | ├──04DeepLab-06-v2论文精读1.ts 257.27M
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| | ├──04DeepLab-09-v3论文精读1.ts 197.00M
| | ├──04DeepLab-10-v3-算法及实验部分.ts 229.80M
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| | ├──04DeepLab-12-v3+深度可分离卷积.ts 125.42M
| | ├──04DeepLab-13-v3+算法和实验、论文总结.ts 92.78M
| | ├──04DeepLab-14-代码复现.ts 153.23M
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| | ├──05GCN-01-前期介绍、论文导读.ts 37.80M
| | ├──05GCN-02-卷积核、卷积方式汇总.ts 69.37M
| | ├──05GCN-03-卷积方式汇总、论文结果及意义.ts 107.10M
| | ├──05GCN-04-引言及相关工作.ts 165.35M
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| | ├──05GCN-06-实验设置、分析.ts 55.57M
| | ├──05GCN-07-代码精读.ts 139.44M
| | ├──05GCN-08-代码精读2.ts 156.40M
| | ├──06DFN-01-前期知识、论文背景.ts 139.83M
| | ├──06DFN-02-研究成果及意义.ts 71.11M
| | ├──06DFN-03-论文结构、摘要.ts 47.50M
| | ├──06DFN-04-算法模型详解.ts 187.95M
| | ├──06DFN-05-算法结构1.ts 243.26M
| | ├──06DFN-06-算法结构2.ts 205.61M
| | ├──06DFN-07-算法模型细节.ts 32.79M
| | ├──06DFN-08-代码架构.ts 81.30M
| | ├──06DFN-09-模型搭建.ts 87.05M
| | ├──06DFN-10-代码复现.ts 58.64M
| | ├──07ENet-01-经典分割vs实时分割.ts 65.84M
| | ├──07ENet-02-实时分割常用方法&摘要精读.ts 82.12M
| | ├──07ENet-03-ENet引言&相关工作.ts 126.73M
| | ├──07ENet-04-LinkNet引言&相关工作&先验知识&ENet算法架构.ts 133.48M
| | ├──07ENet-05-ENet算法细节&LinkNet算法架构&实验分析.ts 225.64M
| | ├──07ENet-06-LinkNet代码定义.ts 91.87M
| | ├──07ENet-07-ENet代码定义.ts 130.58M
| | ├──07ENet-08-新代码(上).ts 135.58M
| | ├──07ENet-09-新代码(下).ts 105.99M
| | ├──08BiSeNet-01-分割常用损失函数(上).ts 71.76M
| | ├──08BiSeNet-02-分割常用损失函数(中).ts 61.09M
| | ├──08BiSeNet-03-分割常用损失函数(下)&分类器评价标准&摘要.ts 88.38M
| | ├──08BiSeNet-04-引言.ts 140.90M
| | ├──08BiSeNet-05-相关工作&算法架构总览.ts 93.74M
| | ├──08BiSeNet-06-算法结构详解&实验.ts 188.75M
| | ├──08BiSeNet-07-模型代码定义.ts 129.25M
| | ├──08BiSeNet-08-cityscapes数据集.ts 149.35M
| | ├──09-DFANet-04-旷视官网.ts 127.85M
| | ├──09DFANet-01-论文背景.ts 81.83M
| | ├──09DFANet-02-旷视软件部分补充..ts 115.03M
| | ├──09DFANet-03-旷视硬件部分补充..ts 76.56M
| | ├──09DFANet-05-引言.ts 175.19M
| | ├──09DFANet-06-相关工作_模型总览.ts 109.76M
| | ├──09DFANet-07-算法详解_实验分析..ts 240.03M
| | ├──09DFANet-08-代码定义(上)..ts 136.87M
| | ├──09DFANet-09-代码定义(下)..ts 81.91M
| | ├──10RedNet-01-深度图相关基本概念..ts 79.64M
| | ├──10RedNet-02-深度图相关研究方向..ts 80.06M
| | ├──10RedNet-03-引言.ts 91.83M
| | ├──10RedNet-04-相关工作&算法总览.ts 128.43M
| | ├──10RedNet-05-算法细节&实验..ts 174.77M
| | ├──10RedNet-06-模型搭建(上).ts 85.82M
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| | ├──10RedNet-08-NYUDv2数据集.ts 108.07M
| | ├──10RedNet-09-RGB-D分割代码.ts 132.68M
| | ├──11RDFNet-01-论文简介&特征融合.ts 125.51M
| | ├──11RDFNet-02-NYUDv2数据集.ts 111.23M
| | ├──11RDFNet-03-SUNRGBD数据集&摘要.ts 239.46M
| | ├──11RDFNet-04-RefineNet引言&相关工作.ts 289.75M
| | ├──11RDFNet-05-RefineNet相关背景.ts 144.68M
| | ├──11RDFNet-06-LW引言&相关工作&模型压缩.ts 272.91M
| | ├──11RDFNet-07-RDFNet引言&相关工作.ts 212.62M
| | ├──11RDFNet-08-RefineNet算法架构.ts 177.06M
| | ├──11RDFNet-09-LW&RDFNet算法架构.ts 420.17M
| | ├──11RDFNet-10-实验分析.ts 160.24M
| | ├──11RDFNet-11-总复习.ts 103.02M
| | ├──11RDFNet-12-RefineNet模型定义.mp4.ts 192.56M
| | ├──11RDFNet-13-LW&RDF模型定义&SUNRGBD数据集.mp4.ts 243.24M
| | ├──乘风破浪·智见未来.ts 128.18M
| | ├──开班课直播.ts 186.75M
| | ├──开班课直播_1.ts 186.75M
| | └──课件代码.txt 0.17kb
| ├──07 CV-轻量化网络
| | ├──01mobilenet-01-背景介绍.ts 59.89M
| | ├──01mobilenet-02-论文结构&摘要精读.ts 158.95M
| | ├──01mobilenet-03-主体架构&深度可分离卷积.ts 129.10M
| | ├──01MobileNet-04-超参数.ts 93.11M
| | ├──01mobilenet-05-后续创新及改进.ts 138.00M
| | ├──01MobileNets-06-代码结构.ts 338.55M
| | ├──01MobileNets-07-模型设计.ts 124.12M
| | ├──01MobileNets-08-模型评估.ts 97.29M
| | ├──02shufflenet-01-研究背景&意义.ts 71.50M
| | ├──02shufflenet-02-论文结构&摘要.ts 170.26M
| | ├──02shufflenet-03-分组点卷积.ts 288.99M
| | ├──02shufflenet-04-通道重排.ts 370.19M
| | ├──02shufflenet-05-总结&创新.ts 208.03M
| | ├──02shufflenet-06-复现网络结构.ts 127.03M
| | ├──02shufflenet-07-数据预处理.ts 406.11M
| | ├──02shufflenet-08-模型设计.ts 544.74M
| | ├──02shufflenet-09-模型评估.ts 263.56M
| | ├──03squeezenet-01-研究背景&成果&意义.ts 163.66M
| | ├──03squeezenet-03-cnn结构设计策略&Fire Module内部(1).ts 330.80M
| | ├──03squeezenet-03-cnn结构设计策略&Fire Module内部.ts 330.80M
| | ├──03squeezenet-04-网络架构及细节&试验结果及分析.ts 431.46M
| | ├──03squeezenet-05-模型预处理、加载.ts 498.26M
| | ├──03squeezenet-06-模型结构构造.ts 280.61M
| | ├──03squeezenet-07-模型评估.ts 328.15M
| | ├──04xception-01-研究背景&成果&泛读.ts 98.47M
| | ├──04xception-02-网络发展.ts 42.47M
| | ├──04xception-03-网络结构&深度可分离卷积对比.ts 82.07M
| | ├──04xception-04-实验结果及论文分析&论文总结.ts 30.86M
| | ├──04xception-05-准备工作.ts 137.85M
| | ├──04xception-06-模型设计.ts 69.67M
| | ├──04xception-07-模型训练及评估.ts 62.50M
| | ├──05 knowledge distillation-01-论文泛读.ts 104.62M
| | ├──05 knowledge distillation-02-集成模型思想.ts 28.70M
| | ├──05 knowledge distillation-03-知识蒸馏思想和方法.ts 91.19M
| | ├──05 knowledge distillation-04-专家集成模型及知识蒸馏实验.ts 36.39M
| | ├──05knowledge distillation-05-项目代码总览与小结.ts 83.99M
| | ├──05knowledge distillation-06-教师网络与学生网络的构建.ts 74.86M
| | ├──05knowledge distillation-07-教师网络与学生网络的训练.ts 73.42M
| | ├──05knowledge distillation-08-知识蒸馏训练学生网络.ts 64.85M
| | ├──06attention-transfer-01-研究背景&成果&摘要.ts 85.11M
| | ├──06attention-transfer-02-计算机视觉中的注意力转移.ts 91.55M
| | ├──06attention-transfer-03-基于激活&梯度&的注意力图&实验.ts 78.94M
| | ├──06attention-transfer-04-搭建训练教师模型&学生模型.ts 115.55M
| | ├──06attention-transfer-05-实现基于激活&梯度注意力图&训练学生.ts 211.92M
| | ├──07-搭建并训练目标网络.05.ts 104.65M
| | ├──07-迭代式剪枝.04.ts 41.53M
| | ├──07-非结构化剪枝&结构化剪枝&可视化.06.ts 108.73M
| | ├──07-计算网络参数量计算量-02.ts 65.82M
| | ├──07-剪枝介绍03.ts 87.50M
| | ├──07-研究背景&成果&摘要.01.ts 104.06M
| | ├──08Network Slimming-01-研究背景、成果、意义及论文泛读.ts 93.92M
| | ├──08Network Slimming-02-CNN通道剪枝、Batch Norm.ts 83.80M
| | ├──08Network Slimming-03-通道剪枝方法、结果及分析、总结.ts 91.25M
| | ├──08Network Slimming-04-搭建并训练目标网络.mp4.ts 155.90M
| | ├──08Network Slimming-05-用bn层剪枝&结构分析.mp4.ts 112.30M
| | ├──09Pruning for Efficient Inference-01–研究背景、成果.ts 118.49M
| | ├──09Pruning for Efficient Inference-02-通道重要性判断.ts 101.58M
| | ├──09Pruning for Efficient Inference-03-FLOPs正则化.ts 77.73M
| | ├──09pruning-04-目标网络搭建.mp4.ts 128.80M
| | ├──09pruning-05-Hook&FLOPs.mp4.ts 50.92M
| | ├──09pruning-06-迭代式泰勒剪枝过程.mp4.ts 152.92M
| | ├──3squeezenet-02-结构&泛读.ts 236.86M
| | ├──课件代码.txt 0.17kb
| | └──轻量化网络专题开班.mp4 690.97M
| ├──08 CV-图像分割答疑
| | ├──图像分割7.22直播答疑.ts 586.73M
| | └──图像分割直播答疑.ts 303.50M
| ├──09 【选修知识】open cv图像基础
| | ├──1-1图像基础知识.ts 34.82M
| | ├──1-2图像基础知识.ts 36.71M
| | ├──1-3图像基础知识.ts 88.76M
| | ├──1-4图像基础知识.ts 77.38M
| | ├──2-1图像基本处理.ts 79.73M
| | ├──2-1图像基本处理_1.ts 79.73M
| | ├──2-7形态学操作_腐蚀..ts 80.73M
| | ├──2_2图像基本处理.ts 63.61M
| | ├──2_3图像基本处理.ts 100.22M
| | ├──2_4图像基本处理.ts 104.67M
| | ├──2_5图像基本操作_图像滤波.ts 147.18M
| | ├──2_6图像基本操作_图像增强.ts 123.54M
| | ├──2_8形态学操作_膨胀开运算与闭运算.ts 128.69M
| | ├──3_1固定阈值分割.ts 71.87M
| | ├──3_2自动阈值分割.ts 92.22M
| | ├──3_3边缘检测算子.ts 118.45M
| | ├──3_4连通区域_区域生长算法.ts 85.67M
| | ├──3_5分水岭算法图像分割.ts 81.28M
| | ├──4_1特征描述_HOG.ts 84.92M
| | ├──4_2特征描述Harris和SIFT算法.ts 53.87M
| | ├──4_3纹理特征LBP算法.ts 105.49M
| | ├──4_4模板匹配算法.ts 94.35M
| | ├──4_5人脸检测算法.ts 121.81M
| | ├──5_1摄像头调用和视频的读取保存.ts 229.46M
| | ├──5_2帧差法视频目标识别.ts 119.66M
| | ├──5_3光流法和背景减除法..ts 146.57M
| | └──课件代码.txt 0.14kb
| ├──10 【选修知识】神经网络基础知识
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-0.ts 59.54M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-0_1.ts 59.54M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-1.ts 38.90M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-1_1.ts 38.90M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-2.ts 71.92M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-2_1.ts 71.92M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-3.ts 36.63M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-3_1.ts 36.63M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-4.ts 100.51M
| | ├──01-神经网络基础与多层感知机-4_1.ts 100.51M
| | ├──02-卷积神经网络-0.ts 74.02M
| | ├──02-卷积神经网络-0_1.ts 74.02M
| | ├──02-卷积神经网络-1.ts 171.67M
| | ├──02-卷积神经网络-1_1.ts 171.67M
| | ├──02-卷积神经网络-2.ts 56.35M
| | ├──02-卷积神经网络-2_1.ts 56.35M
| | ├──03-循环神经网络-0.mp4.ts 52.12M
| | ├──03-循环神经网络-0.mp4_1.ts 52.12M
| | ├──03-循环神经网络-1.ts 92.81M
| | ├──03-循环神经网络-1_1.ts 92.81M
| | ├──03-循环神经网络-2.ts 67.30M
| | ├──03-循环神经网络-2_1.ts 67.30M
| | └──课件.txt 0.10kb
| ├──11 【选修知识】PyTorch
| | ├──【必看】深入浅出PyTorch.ts 94.97M
| | ├──【第八周】图像分割一瞥.ts 181.21M
| | ├──【第八周】图像分类一瞥.ts 129.64M
| | ├──【第八周】图像目标检测一瞥（上）.ts 115.24M
| | ├──【第八周】图像目标检测一瞥（下）.ts 292.00M
| | ├──【第二周】二十二种transforms数据预处理方法.ts 210.49M
| | ├──【第二周】数据读取机制Dataloader与Dataset.ts 94.39M
| | ├──【第二周】数据预处理transforms模块机制.ts 86.80M
| | ├──【第二周】学会自定义transforms方法.ts 210.51M
| | ├──【第二周】作业讲解.ts 136.13M
| | ├──【第九周】生成对抗网络一瞥.ts 155.19M
| | ├──【第九周】循环神经网络一瞥.ts 102.59M
| | ├──【第六周】Batch Normalization.ts 122.83M
| | ├──【第六周】正则化之Dropout.ts 90.57M
| | ├──【第六周】正则化之weight_decay.ts 88.79M
| | ├──【第六周】作业讲解.ts 79.37M
| | ├──【第七周】GPU的使用.ts 99.17M
| | ├──【第七周】PyTorch常见报错.ts 95.57M
| | ├──【第七周】模型finetune.ts 103.42M
| | ├──【第七周】模型保存与加载.ts 76.64M
| | ├──【第七周】作业讲解.ts 48.50M
| | ├──【第三周】nn网络层-池化-线性-激活函数层.ts 88.49M
| | ├──【第三周】nn网络层-卷积层.ts 119.41M
| | ├──【第三周】模型创建步骤与nn.Module.ts 102.16M
| | ├──【第三周】模型创建步骤与nn.Module_1.ts 102.16M
| | ├──【第三周】模型容器与AlexNet构建.ts 115.74M
| | ├──【第三周】作业讲解.ts 127.24M
| | ├──【第四周】torch.optim.SGD.ts 110.84M
| | ├──【第四周】权值初始化.ts 97.25M
| | ├──【第四周】损失函数(二).ts 159.61M
| | ├──【第四周】损失函数（一）.ts 156.62M
| | ├──【第四周】优化器optimizer的概念.ts 96.36M
| | ├──【第四周】作业讲解.ts 63.63M
| | ├──【第五周】hook函数与CAM可视化.ts 140.72M
| | ├──【第五周】TensorBoard简介与安装.ts 70.74M
| | ├──【第五周】TensorBoard使用（二）.ts 189.83M
| | ├──【第五周】TensorBoard使用（一）.ts 125.76M
| | ├──【第五周】学习率调整策略.ts 139.28M
| | ├──【第五周】作业讲解.ts 105.13M
| | ├──【第一周】autograd与逻辑回归.ts 89.82M
| | ├──【第一周】PyTorch简介与安装.ts 105.24M
| | ├──【第一周】补充-pytorch开发环境安装.ts 298.25M
| | ├──【第一周】计算图与动态图机制.ts 57.59M
| | ├──【第一周】张量操作与线性回归.ts 92.07M
| | ├──【第一周】张量简介与创建.ts 70.77M
| | ├──【第一周】作业讲解1.ts 59.82M
| | ├──【第一周】作业讲解2.ts 49.00M
| | ├──【第一周】作业讲解3.ts 47.18M
| | └──资料合集.txt 0.37kb
| ├──12 Python基础+数据科学入门训练营
| | ├──【比赛实战】大牛手把手指导如何打一场完整的二分类比赛.ts 204.51M
| | ├──【比赛实战】二分类算法比赛小测验—提供银行精准营销解决方案.ts 10.72M
| | ├──【作业讲解】第八章：文件、异常和模块.ts 15.46M
| | ├──【作业讲解】第二章：Python基本语法元素.ts 98.13M
| | ├──【作业讲解】第九章：有益的探索.ts 46.62M
| | ├──【作业讲解】第六章：函数.ts 66.67M
| | ├──【作业讲解】第七章：类.ts 45.12M
| | ├──【作业讲解】第三章：基本数据类型.ts 96.64M
| | ├──【作业讲解】第十二章：Pandas库.ts 61.19M
| | ├──【作业讲解】第十三章：Matplotlib.ts 77.42M
| | ├──【作业讲解】第十四章：Sklearn常规用法.ts 87.70M
| | ├──【作业讲解】第十一章：Numpy库.ts 41.12M
| | ├──【作业讲解】第十章：Python标准库.ts 28.38M
| | ├──【作业讲解】第四章：复杂数据类型.ts 120.54M
| | ├──【作业讲解】第五章：程序控制结构.ts 39.08M
| | ├──【作业讲解】第一章：助教实际演示配置环境过程.ts 61.81M
| | ├──第八章 文件、异常和模块.ts 151.13M
| | ├──第二章 Python 基本语法元素.ts 148.09M
| | ├──第九章 有益的探索.ts 155.16M
| | ├──第六章 函数-面向过程的编程.ts 150.76M
| | ├──第七章 类-面向对象的编程.ts 103.52M
| | ├──第三章 基本数据类型.ts 102.84M
| | ├──第十二章 Pandas库.ts 200.02M
| | ├──第十三章 Matplotlib.ts 145.90M
| | ├──第十四章 Sklearn常规用法.ts 76.50M
| | ├──第十五章 再谈编程.ts 86.88M
| | ├──第十一章 科学计算库—Numpy应用.ts 104.56M
| | ├──第十章 Python标准库.ts 111.16M
| | ├──第四章 组合数据类型.ts 112.18M
| | ├──第五章 程序控制结构.ts 96.75M
| | └──第一章 绪论和环境配置.ts 65.05M
| ├──13 【KeSCI】基于卷积神经网络的表情识别大赛(CV方向)
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第二节课——Google Colab.ts 80.00M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第六节课——数据准备和增强.ts 281.06M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第七节课——构建基础baseline模型.ts 266.10M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第三节课——卷积的基础知识和常用模型架构.ts 225.54M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第四节课——比赛思路课.ts 138.49M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第五节课——TFKeras和OpenCV.ts 918.04M
| | ├──【科赛网：基于卷积神经网络的表情识别】（CV方向）第一节课——赛前介绍和准备.ts 131.57M
| | ├──【课件】代码合集.txt 0.81kb
| | └──【课件专栏】.txt 0.20kb
| ├──14 CV-paper直播课程
| | ├──第八场直播——行人检测.mp4.ts 353.21M
| | ├──第二场直播—自监督.ts 271.33M
| | ├──第九场直播——Fast SCNN.ts 418.12M
| | ├──第六场直播——车道线检测.mp4.ts 442.78M
| | ├──第七次直播——清华本硕学长论文分享.ts 352.94M
| | ├──第三场直播—YOLO4.ts 215.81M
| | ├──第十场直播：人体姿态估计.ts 718.47M
| | ├──第十二场直播：如何做科研.ts 314.80M
| | ├──第十三场直播——异常检测.ts 351.66M
| | ├──第四场直播—ImageNet.ts 594.03M
| | ├──第五场直播—M2Det.ts 437.03M
| | ├──第一场直播：StyleGAN2.ts 842.94M
| | └──课件论文.txt 0.12kb
| ├──15 【老版本】精读论文专栏（CV方向）
| | ├──【课件合集】30篇精读论文在线课件阅读地址合集（CV）.txt
| | ├──【老版本】【第10篇】DSSD第二课时.ts 111.86M
| | ├──【老版本】【第10篇】DSSD第一课时.ts 58.54M
| | ├──【老版本】【第11篇】RCNN第二课时.ts 82.39M
| | ├──【老版本】【第11篇】RCNN第三课时.ts 214.02M
| | ├──【老版本】【第11篇】RCNN第一课时.ts 104.19M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第二课时论文精读之相关工作和结论.ts 415.27M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第二课时论文精读之摘要和引言.ts 604.40M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第三课时代码讲解二.ts 288.05M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第三课时代码讲解三.ts 304.62M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第三课时代码讲解一.ts 250.39M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第一课时论文导读之基础知识讲解二.ts 117.43M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第一课时论文导读之基础知识讲解三.ts 184.79M
| | ├──【老版本】【第12篇】Faster RCNN第一课时论文导读之基础知识讲解一.ts 115.39M
| | ├──【老版本】【第13篇】Mask R-CNN第二课时.ts 127.72M
| | ├──【老版本】【第13篇】Mask R-CNN第三课时.ts 88.22M
| | ├──【老版本】【第13篇】Mask R-CNN第四课时.ts 205.40M
| | ├──【老版本】【第13篇】Mask R-CNN第一课时.ts 72.03M
| | ├──【老版本】【第14篇】MTCNN第二课时.ts 36.69M
| | ├──【老版本】【第14篇】MTCNN第三课时.ts 30.44M
| | ├──【老版本】【第14篇】MTCNN第四课时.ts 17.29M
| | ├──【老版本】【第14篇】MTCNN第五课时.ts 33.26M
| | ├──【老版本】【第14篇】MTCNN第一课时.ts 26.71M
| | ├──【老版本】【第15篇】Facenet第二课时.ts 49.00M
| | ├──【老版本】【第15篇】Facenet第三课时3.1.ts 135.89M
| | ├──【老版本】【第15篇】Facenet第三课时3.2.ts 143.89M
| | ├──【老版本】【第15篇】Facenet第一课时.ts 40.11M
| | ├──【老版本】【第16篇】FCN——分割的里程碑式的网络模型第二课时.ts 77.67M
| | ├──【老版本】【第16篇】FCN——分割的里程碑式的网络模型第三课时.ts 74.80M
| | ├──【老版本】【第16篇】FCN——分割的里程碑式的网络模型第一课时.ts 90.23M
| | ├──【老版本】【第17篇】U-Net论文第二课时：论文精读.ts 118.37M
| | ├──【老版本】【第17篇】U-Net论文第三课时：代码精读.ts 33.21M
| | ├──【老版本】【第17篇】U-Net论文第一课时：论文导读.ts 56.09M
| | ├──【老版本】【第18篇】DeepLab（v2）–多尺度空洞卷积ASPP的引入第二课时.ts 45.39M
| | ├──【老版本】【第18篇】DeepLab（v2）–多尺度空洞卷积ASPP的引入第一课时.ts 45.68M
| | ├──【老版本】【第19篇】SegNet-第二课时.ts 59.30M
| | ├──【老版本】【第19篇】SegNet第三课时.ts 38.30M
| | ├──【老版本】【第19篇】SegNet第一课时.ts 58.21M
| | ├──【老版本】【第1篇】01综述 《Deep Learning》.ts 64.19M
| | ├──【老版本】【第1篇】02综述 《Deep Learning》.ts 116.80M
| | ├──【老版本】【第1篇】03综述 《Deep Learning》.ts 103.63M
| | ├──【老版本】【第1篇】04综述 《Deep Learning》.ts 66.08M
| | ├──【老版本】【第1篇】05综述 《Deep Learning》.ts 79.17M
| | ├──【老版本】【第1篇】06综述 《Deep Learning》.ts 93.35M
| | ├──【老版本】【第1篇】07综述 《Deep Learning》.ts 69.83M
| | ├──【老版本】【第20篇】PSPNet–金字塔池化第二课时.ts 62.75M
| | ├──【老版本】【第20篇】PSPNet–金字塔池化第一课时.ts 44.02M
| | ├──【老版本】【第21篇】LinkNet–轻量级网络的入门模型第二课时.ts 40.90M
| | ├──【老版本】【第21篇】LinkNet–轻量级网络的入门模型第三课时.ts 36.18M
| | ├──【老版本】【第21篇】LinkNet–轻量级网络的入门模型第一课时.ts 22.65M
| | ├──【老版本】【第22篇】目标跟踪器的综述和综合测评第一课时.ts 55.89M
| | ├──【老版本】【第22篇】目标跟踪器的综述和综合测评第一课时_1.ts 97.45M
| | ├──【老版本】【第23篇】FCNT第二课时上.ts 52.67M
| | ├──【老版本】【第23篇】FCNT第二课时下.ts 62.76M
| | ├──【老版本】【第23篇】FCNT第三课时.ts 124.14M
| | ├──【老版本】【第23篇】FCNT论文第一课时.ts 31.59M
| | ├──【老版本】【第24篇】GOTURN第二课时上.ts 41.86M
| | ├──【老版本】【第24篇】GOTURN第二课时下.ts 24.41M
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