贪心学院计算机视觉CV课程
课程目录
任务100：道路行车道检测代码讲解.mp4
任务101：在图像和视频上面演示道路行车道检测.mp4
任务102：项目介绍.mp4
任务103：交通指示牌识别的简介.mp4
任务104：交通指示牌识别课程的编程任务.mp4
任务105：如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4
任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4
任务107：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)02.mp4
任务108：色彩空间转换.mp4
任务109：直方图均衡.mp4
任务10：问答环节.mp4
任务110：图像标准化.mp4
任务111：使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4
任务112：作业上传的要求.mp4
任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4
任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4
任务115：卷积神经网络的数学原理01.mp4
任务116：卷积神经网络的数学原理02.mp4
任务117：深度学习调参-直播-01.mp4
任务118：深度学习调参-直播-02.mp4
任务119：深度学习调参-直播-03.mp4
任务11：环境安装.mp4
任务120：卷积层的启发.mp4
任务121：卷积层的定量分析.mp4
任务122：单通道输入 单通道输出的卷积层的实例.mp4
任务123：多通道输入 多通道输出的卷积层的实例.mp4
任务124：池化层的原理 定量分析.mp4
任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4
任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4
任务127：基于深度学习的图像分类历史回顾.mp4
任务128：AlexNet的结构分析.mp4
任务129：ZFNet的结构分析.mp4
任务12：二元分类问题.mp4
任务130：VGG的结构分析.mp4
任务131：GoogleNet Inception的结构分析.mp4
任务132：Inception V3的结构分析.mp4
任务133：ResNet的结构分析.mp4
任务134：ResNet的代码实现.mp4
任务135：基于内容的图像搜索理论基础.mp4
任务136：基于去噪自动编码器的图像搜索代码实现.mp4
任务137：使用卷积神经网络进行语义图像嵌入在目标检测, 自动驾驶, 图像超分辨率重构, 工业探伤等等领域的应用.mp4
任务138：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-01.mp4
任务139：项目1-看图说话（助教）讲解和答疑-02.mp4
任务13：逻辑函数.mp4
任务140：项目介绍.mp4
任务141：自动驾驶方向盘转动方向预测的背景知识.mp4
任务142：如何收集训练数据.mp4
任务143：理解分析训练数据.mp4
任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4
任务145：提高网络性能的思路 图像处理、数据增强、网络结构优化.mp4
任务146：探索数据01.mp4
任务147：探索数据02.mp4
任务148：图像增强01.mp4
任务149：图像增强02.mp4
任务14：指数与对数 、逻辑回归.mp4
任务150：解决数据不平衡的问题 DataGenerator的应用.mp4
任务151：网络结构实例.mp4
任务152： 图像增强部分的代码讲解.mp4
任务153：DataGenerator部分的代码讲解.mp4
任务154：网络结构实现部分的代码讲解.mp4
任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4
任务156：使用模拟器定性的判断网络性能的方法以及代码讲解.mp4
任务157：模拟器自动驾驶的展示.mp4
任务158：通过损失函数的变化判断网络性能、识别和解决过拟合和欠拟合的问题.mp4
任务159：如何安装Python 连接模拟器的Python 库.mp4
任务15：示例.mp4
任务160：windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
任务161：mac 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
任务162：目标识别综述.mp4
任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4
任务164：Non-Max Suppression IoU 和 Hard Negative Mining.mp4
任务165：R-CNN的工作原理.mp4
任务166：R-CNN中的边界框(Bounding Box)预测原理.mp4
任务167：R-CNN的不足之处.mp4
任务168：Fast R-CNN详解.mp4
任务169：Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4
任务16：损失函数.mp4
任务170：R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN的总结.mp4
任务171：目标识别 R-CNN家族的回顾.mp4
任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4
任务173：SSD的网络结构.mp4
任务174：如何使用卷积作为最后的预测层.mp4
任务175：SSD的训练过程.mp4
任务176：SSD的实验结果分析.mp4
任务177：VGG16到SSD网络的演化 L2Normalization层的实现.mp4
任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4
任务179：使用卷积作为最后的预测层详解.mp4
任务17：损失函数推演.mp4
任务180：SSD定位损失函数详解.mp4
任务181：SSD中Anchor尺寸 宽高比 中心位置的确定.mp4
任务182：SSD中分类损失函数详解.mp4
任务183：Non-Max Suppression的原理.mp4
任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4
任务185：图像分割简介.mp4
任务186：基于深度学习的图像分割U-Net的原理.mp4
任务187：Transposed Convolution原理与运用.mp4
任务188：U-Net的代码讲解.mp4
任务189：图像生成的原理.mp4
任务18：梯度下降法.mp4
任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4
任务191：图像风格转移的原理.mp4
任务192：使用深....
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