AI精选资料包 - 影盘社-网盘资源搜索神器
- file:人工智能大纲升级版本.pdf
- file:OpenCV书籍.rar
- file:53份人工智能行业报告.zip
- file:论文集索引.jpg
- file:5. 4-预训练模型的作用.mp4
- file:2. 1-论文讲解思路概述.mp4
- file:1. 课程介绍.mp4
- file:7. 6-向量特征编码方法.mp4
- file:6. 5-输入数据特殊编码字符解析.mp4
- file:3. 2-BERT模型摘要概述.mp4
- file:4. 3-模型在NLP领域应用效果.mp4
- file:13-额外补充-Resnet论文解读.mp4
- file:1. 1-关键点位置特征构建.mp4
- file:5. 4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
- file:4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
- file:1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf
- file:1311.2524v5_R_CNN.pdf
- file:1506.01497v3_Faster R-CNN.pdf
- file:1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf
- file:1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
- file:1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf
- file:Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf
- file:1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf
- file:1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf
- file:Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip
- file:12 WGAN实战-2.flv
- file:4 纳什均衡-1.flv
- file:3 生成对抗网络.flv
- file:2 画家的成长历程.flv
- file:7 EM距离.flv
- file:7. 课时7 LSTM基本原理-1.mp4
- file:10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸.mp4
- file:6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题.mp4
- file:5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2.mp4
- folder:AI精选资料包
- folder:四:机器学习基础算法教程
- folder:二:AI必读经典书籍
- folder:一:人工智能论文合集
- folder:五:深度学习神经网络基础教程
- folder:六:计算机视觉实战项目
- folder:三:超详细人工智能学习大纲
- folder:02.机器学习算法课件资料
- folder:图神经网络(GNN)100篇论文集
- folder:cvpr2021
- folder:深度学习论文精讲-BERT模型
- folder:Resnet论文解读
- folder:CVPR行人重识别论文解读
- folder:CNN_不能错过的10篇论文
- folder:神经网络模型基础课件资料
- folder:GAN对抗生成网络基础
- folder:03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
- folder:01.OpenCV图像处理实战视频课程
- folder:08.Unet图像分割课程资料
- folder:02.YOLOV5目标检测视频课程
- folder:第六章:逻辑回归代码实现
- folder:第三章:模型评估方法
- folder:第十章:聚类算法实验分析
- folder:课程简介
- folder:第十一章:决策树原理
- folder:第八章:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
- folder:01.Python基础书籍
- folder:03.深度学习相关书籍
- folder:Models
- folder:Applications
- folder:Survey
- folder:解压密码: iccv2021
- folder:CNN+RNN+GAN
- folder:第一章:物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
- folder:第六章:必备基础-物体检测FasterRcnn系列
- folder:第二章:MaskRcnn网络框架源码详解
- folder:第四章:练手小项目-人体姿态识别demo
- folder:第三章:基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
- folder:项目实战一:信用卡数字识别
- folder:项目实战三:全景图像拼接
- folder:6-逻辑回归实验分析
- folder:13-集成算法原理
- folder:15-支持向量机原理推导
- folder:11-决策树代码实现
- folder:8-Kmeans代码实现
- folder:《Python基础教程(第3版)》
- folder:《深度学习之PyTorch物体检测实战》PDF+源代码
- folder:21年最新-李沐《动手学深度学习第二版》中、英文版免费分享
- folder:吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版
- folder:《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》
- folder:graph_type
- folder:training methods
- folder:science
- folder:combinatorial optimization
- folder:graph generation
- folder:knowledge graph
- folder:课程安装软件-Win10
- folder:第五章:必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
- folder:2-开源项目数据集
- folder:3-参数配置
- folder:1-Mask-Rcnn开源项目简介
- folder:5-论文解读-2-RPN网络结构
- folder:2-三代算法-2-深度学习经典检测方法
- folder:3-三代算法-3-faster-rcnn概述
- folder:1-FPN层特征提取原理解读
- folder:7-Proposal层实现方法
- folder:6-候选框过滤方法
- folder:4-基于不同尺度特征图生成所有框
- folder:12-整体框架回顾
- folder:11-RorAlign操作的效果
- folder:10-RoiPooling层的作用与目的
- folder:9-正负样本选择与标签定义
- folder:8-DetectionTarget层的作用
- folder:1-COCO数据集与人体姿态识别简介
- folder:3-流程与结果演示
- folder:2-网络架构概述
- folder:3-完成训练数据准备工作
- folder:4-maskrcnn源码修改方法
- folder:2-使用labelme进行数据与标签标注
- folder:6-测试与展示模块
- folder:1-Labelme工具安装
- folder:5-基于标注数据训练所需任务
- folder:2-环境配置与预处理
- folder:4-输入数据处理方法
- folder:5-模板匹配得出识别结果
- folder:4-选项判断识别
- folder:3-填涂轮廓检测
- folder:2-预处理操作
- folder:5-tesseract-ocr安装配置
- folder:4-透视变换结果
- folder:3-原始与变换坐标计算
- folder:6-文档扫描识别效果
- folder:2-RANSAC算法
- folder:6-车位区域划分
- folder:7-识别模型构建
- folder:5-按列划分区域
- folder:8-基于视频的车位检测
- folder:1-任务整体流程
- folder:2-训练模块功能
- folder:1-多分类逻辑回归整体思路
- folder:12-非线性决策边界
- folder:5-迭代优化参数
- folder:10-准备测试数据
- folder:4-优化目标定义
- folder:8-鸢尾花数据集多分类任务
- folder:8-ROC曲线
- folder:7-阈值对结果的影响
- folder:3-交叉验证的作用
- folder:1-Sklearn工具包简介
- folder:9-应用实例-图像分割
- folder:5-评估指标-Inertia
- folder:3-建模流程解读
- folder:1-Kmenas算法常用操作
- folder:6-如何找到合适的K值
- folder:2-递归生成树节点
- folder:5-数据集切分
- folder:13-岭回归与lasso
- folder:14-实验总结
- folder:9-多项式回归
- folder:6-随机梯度下降得到的效果
- folder:7-MiniBatch方法
- folder:2-参数直接求解方法
- folder:8-不同策略效果对比
- folder:2-决策边界展示分析
- folder:3-树模型预剪枝参数作用
- folder:1-树模型可视化展示
- folder:4-算法迭代更新
- folder:2-计算得到簇中心点
- folder:8-整体流程debug解读
- folder:6-训练线性回归模型
- folder:吴恩达MLY
- folder:edge-informative graph
- folder:boosting
- folder:receptive field control
- folder:neighborhood sampling
- folder:Visual Question Answering
- folder:Semantic Segmentation
- folder:Image classification
- folder:Object Detection
- folder:6-shortcut模块
- folder:1-迁移学习的目标
- folder:7-加载训练好的权重
- folder:Detection-PyTorch-Notebook
- folder:chapter1
- folder:model-evaluation
- folder:faster-rcnn-pytorch
- folder:yolov2-pytorch
- folder:datasets
- folder:weights
- folder:__pycache__
- folder:groundtruths
- folder:roi_data_layer
- folder:vgg_voc
- folder:reorg
- folder:roi_crop
- folder:VOCdevkit-matlab-wrapper
- folder:crop_resize
分享时间 | 2024-06-17 |
---|---|
入库时间 | 2024-06-28 |
状态检测 | 有效 |
资源类型 | QUARK |
分享用户 | 夸父*568 |
资源有问题?点此举报