文档详情 ID: cmi30te61006k9b88p7r8072k 后台管理 AI精选付费资料包(37.4GB) 网盘资源 | 影盘社 file:Readme.md file:人工智能大纲升级版本.pdf file:1506.02025_Spatial Transformer Networks.pdf file:1409.1556v6_VERY DEEP CONVOLUTIONAL Networks.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:1311.2524v5_R_CNN.pdf file:1406.2661v1_Generative Adversarial Nets.pdf file:4824-imagenet-classification-with-deep-convolutional-neural-networks.pdf file:论文集索引.jpg file:13-额外补充-Resnet论文解读.mp4 file:8. 7-BERT模型训练策略.mp4 file:9. 8-论文总结分析.mp4 file:1. 课程介绍.mp4 file:6. 5-输入数据特殊编码字符解析.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:7. 6-向量特征编码方法.mp4 file:5. 4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4 file:1. 1-关键点位置特征构建.mp4 file:OpenCV书籍.rar file:53份人工智能行业报告.zip file:深度学习分割任务.pdf file:unet++.zip file:5.mp4 file:NEU-DET.zip file:PyTorch-YOLOv3.zip file:YOLO.pdf file:第二章:MaskRcnn网络框架源码详解.zip file:第四章:练手小项目-人体姿态识别demo.zip file:第三章:基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip file:第五章:迁移学习.zip file:第二十一章:项目实战-疲劳检测.zip file:第11-12章notebook课件.zip file:第二十章:人脸关键点定位.zip file:第十章:项目实战-文档扫描OCR识别.zip file:第十三章:案例实战-全景图像拼接.zip file:第十八章:Opencv的DNN模块.zip folder:AI精选付费资料包(37.4GB) folder:一:人工智能论文合集 folder:三:超详细人工智能学习大纲 folder:二:AI必读经典书籍 folder:四:机器学习基础算法教程 folder:六:计算机视觉实战项目 folder:五:深度学习神经网络基础教程 folder:CNN_不能错过的10篇论文 folder:图神经网络(GNN)100篇论文集 folder:Resnet论文解读 folder:深度学习论文精讲-BERT模型 folder:CVPR行人重识别论文解读 folder:01.机器学习经典算法精讲视频课程 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:03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程 folder:06.YOLOV5目标检测课程资料 folder:GAN对抗生成网络基础 folder:神经网络模型基础课件资料 folder:Applications folder:Models folder:Survey folder:03.深度学习相关书籍 folder:01.Python基础书籍 folder:第十二章:决策树代码实现 folder:第五章:逻辑回归原理推导 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:第八章:聚类算法-Kmeans&Dbscan原理 folder:部分代码资料 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: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:CNN+RNN+GAN folder:science folder:combinatorial optimization folder:knowledge graph folder:graph generation folder:graph_type folder:training methods 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:《深度学习之PyTorch物体检测实战》PDF+源代码 folder:《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》 folder:吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版 folder:《Python基础教程(第3版)》 folder:2-线性回归代码实现 folder:15-支持向量机原理推导 folder:6-逻辑回归实验分析 folder:13-集成算法原理 folder:1-总体流程与方法讲解 folder:5-模板匹配得出识别结果 folder:4-输入数据处理方法 folder:2-环境配置与预处理 folder:4-选项判断识别 folder:2-预处理操作 folder:3-填涂轮廓检测 folder:2-RANSAC算法 folder:2-图像拼接方法 folder:8-基于视频的车位检测 folder:6-车位区域划分 folder:1-任务整体流程 folder:2-所需数据介绍 folder:5-按列划分区域 folder:7-识别模型构建 folder:3-原始与变换坐标计算 folder:6-文档扫描识别效果 folder:4-透视变换结果 folder:5-tesseract-ocr安装配置 folder:1-COCO数据集与人体姿态识别简介 folder:2-网络架构概述 folder:第五章:必备基础-迁移学习与Resnet网络架构 folder:1-Mask-Rcnn开源项目简介 folder:3-参数配置 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:8-DetectionTarget层的作用 folder:12-整体框架回顾 folder:5-RPN层的作用与实现解读 folder:9-正负样本选择与标签定义 folder:7-Proposal层实现方法 folder:10-RoiPooling层的作用与目的 folder:11-RorAlign操作的效果 folder:4-基于不同尺度特征图生成所有框 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:2-使用labelme进行数据与标签标注 folder:1-Labelme工具安装 folder:课程安装软件-Win10 folder:Semantic Segmentation folder:Region Classification folder:Visual Question Answering folder:Object Detection folder:edge-informative graph folder:convolution folder:neighborhood sampling folder:receptive field control folder:吴恩达MLY folder:2-递归生成树节点 folder:5-数据集切分 folder:11-样本数量对结果的影响 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:6-随机梯度下降得到的效果 folder:9-多项式回归 folder:6-训练线性回归模型 folder:8-整体流程debug解读 folder:1-Sklearn工具包简介 folder:8-ROC曲线 folder:3-交叉验证的作用 folder:9-应用实例-图像分割 folder:6-如何找到合适的K值 folder:3-建模流程解读 folder:1-Kmenas算法常用操作 folder:2-聚类结果展示 folder:5-评估指标-Inertia folder:3-树模型预剪枝参数作用 folder:1-树模型可视化展示 folder:5-迭代优化参数 folder:11-决策边界绘制 folder:1-多分类逻辑回归整体思路 folder:8-鸢尾花数据集多分类任务 folder:2-训练模块功能 folder:4-优化目标定义 folder:2-计算得到簇中心点 folder:4-算法迭代更新 folder:2-迁移学习策略 folder:6-shortcut模块 folder:7-加载训练好的权重 folder:Detection-PyTorch-Notebook folder:chapter2 folder:yolov2-pytorch folder:faster-rcnn-pytorch folder:datasets folder:weights folder:_pycache_ folder:reorg folder:roi_pooling folder:groundtruths folder:roi_data_layer folder:vgg_voc folder:VOCdevkit-matlab-wrapper folder:crop_resize 分享时间 2025-10-20 入库时间 2025-11-17 资源类型 夸克网盘 分享用户 善良*袋鼠 扫码获取资源 复制链接 进入网盘 分享资源