AI精选付费资料包（37.4GB）网盘资源免费观看AI精选付费资料包（37.4GB）百度云网盘链接提取码分享下载

• file:必看！更.多资源.png
• file:新用户手机端保存领取1TB & 每日领取容量【图文指引】.png
• file:人工智能大纲升级版本.pdf
• 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:6. 5-图卷积模块实现方法.mp4
• file:4. 3-局部特征热度图计算.mp4
• file:13-额外补充-Resnet论文解读.mp4
• file:2.注册后半小时内保存，即得1T容量.png
• file:1.用手机打开分享链接，点保存到网盘.png
• file:论文集索引.jpg
• file:1311.2901v3_Visualizing and Understanding Convolutional Networks.pdf
• file:1512.03385v1_Deep Residual Learning for Image Recognition.pdf
• file:Szegedy_Going_Deeper_With_2015_CVPR_paper.pdf
• file:4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf
• file:1412.2306v2_Deep Visual-Semantic Alignments for Generating Image Descriptions.pdf
• file:1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf
• file:1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf
• file:1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.pdf
• file:1311.2524v5_R_CNN.pdf
• file:1504.08083_Fast R-CNN.pdf
• file:1. 课程介绍.mp4
• file:6. 5-输入数据特殊编码字符解析.mp4
• file:8. 7-BERT模型训练策略.mp4
• file:2. 1-论文讲解思路概述.mp4
• file:4. 3-模型在NLP领域应用效果.mp4
• file:5. 4-预训练模型的作用.mp4
• file:NEU-DET.zip
• file:YOLO.pdf
• file:PyTorch-YOLOv3.zip
• file:第十八章：Opencv的DNN模块.zip
• file:第二十章：人脸关键点定位.zip
• file:第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
• file:第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
• file:第八章notebook课件.zip
• file:第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
• file:1.任务需求与项目概述.mp4
• file:5-项目参数配置.mp4
• file:7-输出结果与项目总结.mp4
• file:6-缺陷检测模型培训.mp4
• file:2-数据与标签配置方法.mp4
• file:3-标签转格式脚本制作.mp4
• folder:AI精选付费资料包（37.4GB）
• folder:【限时】手机端新用户保存可领1T容量，防.走丢点击获.取更.多分.享内容
• folder:一：人工智能论文合集
• folder:三：超详细人工智能学习大纲
• folder:六：计算机视觉实战项目
• folder:四：机器学习基础算法教程
• folder:五：深度学习神经网络基础教程
• folder:二：AI必读经典书籍
• folder:及.时.转.存，易.失.效，失效则为空文件
• folder:CVPR行人重识别论文解读
• folder:Resnet论文解读
• folder:【夸克网盘】手机新用户，2步立领1TB空间
• folder:图神经网络（GNN）100篇论文集
• folder:CNN_不能错过的10篇论文
• folder:深度学习论文精讲-BERT模型
• folder:01.OpenCV图像处理实战视频课程
• folder:06.YOLOV5目标检测课程资料
• folder:03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
• folder:08.Unet图像分割课程资料
• folder:02.机器学习算法课件资料
• folder:GAN对抗生成网络基础
• folder:神经网络模型基础课件资料
• folder:Models
• folder:Survey
• folder:Applications
• folder:项目实战三：全景图像拼接
• folder:项目实战四：停车场车位识别
• folder:项目实战五：答题卡识别判卷
• folder:第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
• folder:第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
• folder:第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
• folder:第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
• folder:第二章：MaskRcnn网络框架源码详解
• folder:部分代码资料
• folder:第四章：线性回归实验分析
• folder:第八章：聚类算法-Kmeans&Dbscan原理
• folder:第十二章：决策树代码实现
• folder:第三章：模型评估方法
• folder:课程简介
• folder:CNN+RNN+GAN
• folder:03.深度学习相关书籍
• folder:01.Python基础书籍
• folder:training methods
• folder:graph_type
• folder:graph generation
• folder:science
• folder:combinatorial optimization
• folder:knowledge graph
• folder:1-特征匹配方法
• folder:2-RANSAC算法
• folder:8-基于视频的车位检测
• folder:5-按列划分区域
• folder:4-车位直线检测
• folder:3-图像数据预处理
• folder:1-任务整体流程
• folder:7-识别模型构建
• folder:5-tesseract-ocr安装配置
• folder:4-透视变换结果
• folder:2-文档轮廓提取
• folder:3-原始与变换坐标计算
• folder:6-文档扫描识别效果
• folder:4-选项判断识别
• folder:2-预处理操作
• folder:5-模板匹配得出识别结果
• folder:2-使用labelme进行数据与标签标注
• folder:6-测试与展示模块
• folder:5-基于标注数据训练所需任务
• folder:4-maskrcnn源码修改方法
• folder:3-完成训练数据准备工作
• folder:1-Labelme工具安装
• folder:3-流程与结果演示
• folder:1-COCO数据集与人体姿态识别简介
• folder:2-网络架构概述
• folder:6-论文解读-3-损失函数定义
• folder:3-三代算法-3-faster-rcnn概述
• folder:1-三代算法-1-物体检测概述
• folder:1-Mask-Rcnn开源项目简介
• folder:2-开源项目数据集
• folder:第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
• folder:9-正负样本选择与标签定义
• folder:8-DetectionTarget层的作用
• folder:1-FPN层特征提取原理解读
• folder:4-基于不同尺度特征图生成所有框
• folder:10-RoiPooling层的作用与目的
• folder:11-RorAlign操作的效果
• folder:7-Proposal层实现方法
• folder:12-整体框架回顾
• folder:3-生成框比例设置
• folder:9-聚类算法实验分析
• folder:13-集成算法原理
• folder:5-逻辑回归代码实现
• folder:15-支持向量机原理推导
• folder:课程安装软件-Ubuntu 18.04
• 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:《Python基础教程（第3版）》
• folder:receptive field control
• folder:neighborhood sampling
• folder:boosting
• folder:edge-informative graph
• folder:Semantic Segmentation
• folder:Image classification
• folder:Interaction Detection
• folder:Visual Question Answering
• folder:6-shortcut模块
• folder:2-迁移学习策略
• folder:7-加载训练好的权重
• folder:5-学习率对结果的影响
• folder:6-随机梯度下降得到的效果
• folder:14-实验总结
• folder:7-MiniBatch方法
• folder:13-岭回归与lasso
• folder:8-不同策略效果对比
• folder:10-模型复杂度
• folder:2-参数直接求解方法
• folder:9-多项式回归
• folder:4-优化目标定义
• folder:12-非线性决策边界
• folder:5-迭代优化参数
• folder:8-鸢尾花数据集多分类任务
• folder:1-多分类逻辑回归整体思路
• folder:6-梯度计算
• folder:2-训练模块功能
• folder:2-递归生成树节点
• folder:8-ROC曲线
• folder:3-交叉验证的作用
• folder:1-Sklearn工具包简介
• folder:6-评估指标对比分析
• folder:3-树模型预剪枝参数作用
• folder:2-决策边界展示分析
• folder:1-树模型可视化展示
• folder:3-建模流程解读
• folder:8-Kmenas算法存在的问题
• folder:5-评估指标-Inertia
• folder:6-如何找到合适的K值
• folder:9-应用实例-图像分割
• folder:8-整体流程debug解读
• folder:6-训练线性回归模型
• folder:2-计算得到簇中心点
• folder:4-算法迭代更新
• folder:3-样本点归属划分
• folder:吴恩达MLY
• folder:Detection-PyTorch-Notebook
• folder:chapter7
• folder:dssd-pytorch
• folder:model-evaluation
• folder:__pycache__
• folder:weights
• folder:datasets
• folder:roi_data_layer
• folder:vgg_voc
• folder:reorg
• folder:groundtruths
• folder:VOCdevkit-matlab-wrapper
• folder:faster_rcnn
• folder:roi_crop
• folder:crop_resize