14-深度学习-图像识别原理网盘资源 | 影盘社

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file:11:数据增强技术点_CNN对MNIST数据集分类_卷积池化代码.mp4
file:14:减轻梯度消失问题中激活函数发挥的作用.mp4
file:17:Optimizer_SGD_Momentum.mp4
file:16:VGG网络结构_以及1乘1的卷积核的作用和好处.mp4
file:18:Optimizer_Adagrad_Adadelta_RMSprop.mp4
file:10:Dropout技术点思想和运用.mp4
file:9:AlexNet网络结构_连续使用小的卷积核好处.mp4
file:13:深度学习网络对应ACC准确率忽然下降的思考点.mp4
file:12:CNN对MNIST数据集分类_全连接层以及训练代码.mp4
file:31:IOU以及python计算的代码.mp4
file:29:图像识别任务_古典目标检测.mp4
file:32:R-CNN和SPP-net.mp4
file:30:使用OpenCV调用分类器找到目标框.mp4
file:目标检测.pdf
file:33:从FastRCNN引入FasterRCNN.mp4
file:21:VGG16_Fine-tuning_对MNIST做手写数字识别(1).mp4
file:24:ResNet残差单元_BottlenetBlocK(1).mp4
file:22:InceptionV1_V2(1).mp4
file:27:BatchNormalization(1).mp4
file:25:DenseNet和Keras里面的实现(1).mp4
file:20:Keras介绍_以及不同项目调用不同的python环境和CUDA环境(1).mp4
file:23:InceptionV3_以及InceptionV3对皮肤癌图片识别.mp4
file:28:Mobilenet网络架构(1).mp4
file:FasterR-CNNTowardsReal-TimeObjectDetectionwithRegionProposalNetworks.pdf
file:34:回顾RCNN_SPPnet_Fast-RCNN.mp4
file:37:FasterRCNN论文讲解_从介绍到RPN的loss.mp4
file:35:FasterRNN的核心RPN_正向传播的框过滤_NMS.mp4
file:36:NMS代码实现流程_mAP目标检测平均指标.mp4
file:3:彩色图片卷积的计算.mp4
file:1:回顾深度神经网络_卷积层是局部连接.mp4
file:8:经典的CNN架构和LeNet5.mp4
file:4:卷积层权值共享.mp4
file:6:卷积的计算TF中的API操作与参数.mp4
file:5:卷积的补充与Padding填充模式.mp4
folder:14-深度学习-图像识别原理
folder:章节2:卷积神经网络优化
folder:章节4:古典目标检测
folder:章节5:现代目标检测之FasterRCNN

分享时间

2025-12-25

入库时间

2025-12-27

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