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• 人工智能大纲升级版本.pdf
• 进AI群加.JPG
• 1.任务需求与项目概述.mp4
• 2-数据与标签配置方法.mp4
• 3-标签转格式脚本制作.mp4
• 4-各版本模型介绍.mp4
• 5-项目参数配置.mp4
• 6-缺陷检测模型培训.mp4
• 7-输出结果与项目总结.mp4
• 1.mp4
• 第11-12章notebook课件.zip
• 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
• 第二十章：人脸关键点定位.zip
• 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
• 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
• 第十八章：Opencv的DNN模块.zip
• PyTorch-YOLOv3.zip
• NEU-DET.zip
• YOLO.pdf
• 第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
• 第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip
• 第五章：迁移学习.zip
• 第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip
• 深度学习分割任务.pdf
• 1311.2524v5_R_CNN.pdf
• 1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf
• 1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf
• 1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf
• 1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf
• 1504.08083_Fast R-CNN.pdf
• 1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf
• 1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
• 4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
• Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf
• CVPR2021-1.zip
• 1. 1-关键点位置特征构建.mp4
• 2. 2-图卷积与匹配的作用.mp4