咕泡人工智能深度学习第10期
——/GP-人工智能深度学习第10期/├──视频
├──1-AI课程所需安装软件教程
└──1-AI课程所需安装软件教程
├──2-深度学习必备核⼼算法
├──1-神经网络结构
├──2-卷积神经网络
├──3-Transformer
└──4-VIT源码解读
├──3-深度学习核心框架PyTorch
├──3-1 节PyTorch框架介绍与配置安装
├──3-2 节使用神经网络进行分类任务
├──3-3 节神经网络回归任务-气温预测
├──3-4 节卷积网络参数解读分析
├──3-5 节图像识别模型与训练策略（重点）
├──3-6 节DataLoader自定义数据集制作
├──3-7 节LSTM文本分类实战
└──3-8 节PyTorch框架Flask部署例子
├──4-Opencv图像处理框架实战
├──5-1 节课程简介与环境配置
├──5-10 节⽂档扫描OCR识别
├──5-11 节图像特征-harris
├──5-12 节图像特征-sift
├──5-13 节全景图像拼接
├──5-14 节停⻋场⻋位识别
├──5-15 节答题卡识别判卷
├──5-16 节背景建模
├──5-17 节光流估计
├──5-18 节Opencv的DNN模块
├──5-19 节⽬标追踪
├──5-2 节图像基本操作
├──5-20 节卷积原理与操作
├──5-21 节疲劳检测
├──5-3 节阈值与平滑处理
├──5-4 节图像形态学操作
├──5-5 节图像梯度计算
├──5-6 节边缘检测
├──5-7 节图像⾦字塔与轮廓检测
├──5-8 节直⽅图与傅⾥叶变换
└──5-9 节信⽤卡数字识别
└──5-综合项目-物体检测经典算法实战
└──1-YOLO V9
└──资料
├──2-深度学习必备核心算法
├──transformer.pdf1.99M
├──Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf1.24M
├──ViT.zip638.39M
├──卷积神经网络.pdf2.59M
└──神经网络.pdf6.31M
├──3-深度学习框架PyTorch
├──flask预测.zip712.05M
├──PyTorch.pdf2.67M
├──第二,三章:神经网络实战分类与回归任务.zip15.82M
├──第六章:DataLoader自定义数据集制作.zip594.02M
├──第七章:LSTM文本分类实战.zip31.53M
├──第四章:卷积网络参数解读.zip33.37M
├──第五章:图像识别模型与训练策略（重点）.zip449.77M
└──深度学习.pdf9.93M
└──4-Opencv图像处理框架实战
├──课件
└──源码资料
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