注意：无源码资料
├─1_直播课回放
│ ├─1_直播1：开班典礼
│ ├─2_Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
│ ├─3_直播2：深度学习必备基础-神经网络与卷积网络
│ ├─4_直播3：Transformer原理及其各领域应用分析
│ ├─5_额外补充：时间序列预测
│ └─6_直播4：Informer时间序列预测源码解读
│
├─2_深度学习必备核心算法
│ ├─1_神经网络算法解读
│ ├─2_卷积神经网络算法解读
│ └─3_递归神经网络算法解读
│
├─3_深度学习核心框架PyTorch
│ ├─1_PyTorch框架介绍与配置安装
│ ├─2_使用神经网络进行分类任务
│ ├─3_神经网络回归任务-气温预测
│ ├─4_卷积网络参数解读分析
│ ├─5_图像识别模型与训练策略（重点）
│ ├─6_DataLoader自定义数据集制作
│ ├─7_LSTM文本分类实战
│ └─8_PyTorch框架Flask部署例子
│
├─4_MMLAB实战系列
│ ├─1_MMCV安装方法
│ ├─2_第一模块：分类任务基本操作
│ ├─3_第一模块：训练结果测试与验证
│ ├─4_第一模块：模型源码DEBUG演示
│ ├─5_第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
│ ├─6_第二模块：基于Unet进行各种策略修改
│ ├─7_第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
│ ├─8_第三模块：mmdet训练自己的数据任务
│ ├─9_第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
│ ├─10_第四模块：DBNET文字检测
│ ├─11_第四模块：ANINET文字识别
│ ├─12_第五模块：stylegan2源码解读
│ ├─12_第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
│ ├─13_第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
│ ├─14_第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读
│ ├─15_第八模块：模型蒸馏应用实例
│ ├─16_第八模块：模型剪枝方法概述分析
│ ├─17_第九模块：mmaction行为识别
│ └─18_额外补充
│
├─5_Opencv图像处理框架实战
│ ├─10_项目实战-文档扫描OCR识别
│ ├─11_图像特征-harris
│ ├─12_图像特征-sift
│ ├─13_案例实战-全景图像拼接
│ ├─14_项目实战-停车场车位识别
│ ├─15_项目实战-答题卡识别判卷
│ ├─16_背景建模
│ ├─17_光流估计
│ ├─18_Opencv的DNN模块
│ ├─19_项目实战-目标追踪
│ ├─1_课程简介与环境配置
│ ├─20_卷积原理与操作
│ ├─21_项目实战-疲劳检测
│ ├─2_图像基本操作
│ ├─3_阈值与平滑处理
│ ├─4_图像形态学操作
│ ├─5_图像梯度计算
│ ├─6_边缘检测
│ ├─7_图像金字塔与轮廓检测
│ ├─8_直方图与傅里叶变换
│ └─9_项目实战-信用卡数字识别
│
├─6_综合项目-物体检测经典算法实战
│ ├─1_深度学习经典检测方法概述
│ ├─2_YOLO-V1整体思想与网络架构
│ ├─3_YOLO-V2改进细节详解
│ ├─4_YOLO-V3核心网络模型
│ ├─5_项目实战-基于V3版本进行源码解读
│ ├─6_基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务
│ ├─7_YOLO-V4版本算法解读
│ ├─8_V5版本项目配置
│ ├─9_V5项目工程源码解读
│ ├─10_EfficientNet网络
│ ├─11_EfficientDet检测算法
│ ├─12_基于Transformer的detr目标检测算法
│ └─13_detr目标检测源码解读
│
├─7_图像分割实战
│ ├─1_图像分割及其损失函数概述
│ ├─2_卷积神经网络原理与参数解读
│ ├─3_Unet系列算法讲解
│ ├─4_unet医学细胞分割实战
│ ├─5_U2NET显著性检测实战
│ ├─6_deeplab系列算法
│ ├─7_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│ ├─8_医学心脏视频数据集分割建模实战
│ ├─9_物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
│ ├─10_MaskRcnn网络框架源码详解
│ └─11_基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
│
├─8_行为识别实战
│ ├─1_slowfast算法知识点通俗解读
│ ├─2_slowfast项目环境配置与配置文件
│ ├─3_slowfast源码详细解读
│ ├─4_基于3D卷积的视频分析与动作识别
│ ├─5_视频异常检测算法与元学习
│ ├─6_视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
│ └─7_基础补充-Resnet模型及其应用实例
│
├─9_2022论文必备-Transformer实战系列
│ ├─1_课程介绍
│ ├─2_自然语言处理通用框架BERT原理解读
│ ├─3_Transformer在视觉中的应用VIT算法
│ ├─4_VIT算法模型源码解读
│ ├─5_swintransformer算法原理解析
│ ├─6_swintransformer源码解读
│ ├─7_基于Transformer的detr目标检测算法
│ ├─8_detr目标检测源码解读
│ ├─9_MedicalTrasnformer论文解读
│ ├─10_MedicalTransformer源码解读
│ ├─11_商汤LoFTR算法解读
│ ├─12_局部特征关键点匹配实战
│ ├─13_项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
│ └─14_项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
│
├─10_图神经网络实战
│ ├─1_图神经网络基础
│ ├─2_图卷积GCN模型
│ ├─3_图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
│ ├─4_使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
│ ├─5_图注意力机制与序列图模型
│ ├─6_图相似度论文解读
│ ├─7_图相似度计算实战
│ ├─8_基于图模型的轨迹估计
│ └─9_图模型轨迹估计实战
│
├─11_3D点云实战
│ ├─1_3D点云实战 3D点云应用领域分析
│ ├─2_3D点云PointNet算法
│ ├─3_PointNet++算法解读
│ ├─4_Pointnet++项目实战
│ ├─5_点云补全PF-Net论文解读
│ ├─6_点云补全实战解读
│ ├─7_点云配准及其案例实战
│ └─8_基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
│
├─12_目标追踪与姿态估计实战
│ ├─1_课程介绍
│ ├─2_姿态估计OpenPose系列算法解读
│ ├─3_OpenPose算法源码分析
│ ├─4_deepsort算法知识点解读
│ ├─5_deepsort源码解读
│ ├─6_YOLO-V4版本算法解读
│ ├─7_V5版本项目配置
│ └─8_V5项目工程源码解读
│
├─13_面向深度学习的无人驾驶实战
│ ├─1_深度估计算法原理解读
│ ├─2_深度估计项目实战
│ ├─3_车道线检测算法与论文解读
│ ├─4_基于深度学习的车道线检测项目实战
│ ├─5_商汤LoFTR算法解读
│ ├─6_局部特征关键点匹配实战
│ ├─7_三维重建应用与坐标系基础
│ ├─8_NeuralRecon算法解读
│ ├─9_NeuralRecon项目环境配置
│ ├─10_NeuralRecon项目源码解读
│ ├─11_TSDF算法与应用
│ ├─12_TSDF实战案例
│ ├─13_轨迹估计算法与论文解读
│ ├─14_轨迹估计预测实战
│ └─15_特斯拉无人驾驶解读
│
├─14_缺陷检测实战
│ ├─1_课程介绍
│ ├─2_物体检框架YOLO-V4版本算法解读
│ ├─3_物体检测框架YOLOV5版本项目配置
│ ├─4_物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
│ ├─5_基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战
│ ├─6_Semi-supervised布料缺陷检测实战
│ ├─7_Opencv图像常用处理方法实例
│ ├─8_Opencv梯度计算与边缘检测实例
│ ├─8_Opencv轮廓检测与直方图
│ ├─9_基于Opencv缺陷检测项目实战
│ ├─10_基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目
│ ├─11_图像分割deeplab系列算法
│ ├─12_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│ └─13_Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程
│
├─15_行人重识别实战
│ ├─1_行人重识别原理及其应用
│ ├─2_基于注意力机制的Reld模型论文解读
│ ├─3_基于Attention的行人重识别项目实战
│ ├─4_AAAI2020顶会算法精讲
│ ├─5_项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
│ ├─6_旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
│ └─7_基于拓扑图的行人重识别项目实战
│
├─16_对抗生成网络实战
│ ├─1_课程介绍
│ ├─2_对抗生成网络架构原理与实战解析
│ ├─3_基于CycleGan开源项目实战图像合成
│ ├─4_stargan论文架构解析
│ ├─5_stargan项目实战及其源码解读
│ ├─6_基于starganvc2的变声器论文原理解读
│ ├─7_starganvc2变声器项目实战及其源码解读
│ ├─8_图像超分辨率重构实战
│ └─9_基于GAN的图像补全实战
│
├─17_强化学习实战系列
│ ├─1_强化学习简介及其应用
│ ├─2_PPO算法与公式推导
│ ├─3_PPO实战-月球登陆器训练实例
│ ├─4_Q-learning与DQN算法
│ ├─5_DQN算法实例演示
│ ├─6_DQN改进与应用技巧
│ ├─7_Actor-Critic算法分析（A3C）
│ └─8_用A3C玩转超级马里奥
│
├─18_面向医学领域的深度学习实战
│ ├─1_卷积神经网络原理与参数解读
│ ├─2_PyTorch框架基本处理操作
│ ├─3_PyTorch框架必备核心模块解读
│ ├─4_基于Resnet的医学数据集分类实战
│ ├─5_图像分割及其损失函数概述
│ ├─6_Unet系列算法讲解
│ ├─7_unet医学细胞分割实战
│ ├─8_deeplab系列算法
│ ├─9_基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│ ├─10_基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
│ ├─11_YOLO系列物体检测算法原理解读
│ ├─12_基于YOLO5细胞检测实战
│ ├─13_知识图谱原理解读
│ ├─14_Neo4j数据库实战
│ ├─15_基于知识图谱的医药问答系统实战
│ ├─16_词向量模型与RNN网络架构
│ └─17_医学糖尿病数据命名实体识别
│
├─19_深度学习模型部署与剪枝优化实战
│ ├─3_pyTorch框架部署实践
│ ├─4_YOLO-V3物体检测部署实例
│ ├─5_docker实例演示
│ ├─6_tensorflow-serving实战
│ ├─7_模型剪枝-Network Slimming算法分析
│ ├─8_模型剪枝-Network Slimming实战解读
│ └─9_Mobilenet三代网络模型架构
│
├─20_自然语言处理经典案例实战
│ ├─1_NLP常用工具包实战
│ ├─2_商品信息可视化与文本分析
│ ├─3_贝叶斯算法
│ ├─4_新闻分类任务实战
│ ├─5_HMM隐马尔科夫模型
│ ├─6_HMM工具包实战
│ ├─7_语言模型
│ ├─8_使用Gemsim构建词向量
│ ├─9_基于word2vec的分类任务
│ ├─10_NLP-文本特征方法对比
│ ├─11_NLP-相似度模型
│ ├─12_LSTM情感分析
│ ├─13_机器人写唐诗
│ └─14_对话机器人
│
├─21_自然语言处理通用框架-BERT实战
│ ├─1_自然语言处理通用框架BERT原理解读
│ ├─2_谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
│ ├─3_项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
│ ├─4_项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
│ ├─5_必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
│ ├─6_必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
│ ├─7_必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
│ └─8_医学糖尿病数据命名实体识别
│
├─22_知识图谱实战系列
│ ├─1_知识图谱介绍及其应用领域分析
│ ├─2_知识图谱涉及技术点分析
│ ├─3_Neo4j数据库实战
│ ├─4_使用python操作neo4j实例
│ ├─5_基于知识图谱的医药问答系统实战
│ ├─6_文本关系抽取实践
│ ├─7_金融平台风控模型实践
│ └─8_医学糖尿病数据命名实体识别
│
├─23_语音识别实战系列
│ ├─1_seq2seq序列网络模型
│ ├─2_LAS模型语音识别实战
│ ├─3_starganvc2变声器论文原理解读
│ ├─4_staeganvc2变声器源码实战
│ ├─5_语音分离ConvTasnet模型
│ ├─6_ConvTasnet语音分离实战
│ └─7_语音合成tacotron最新版实战
│
└─24_推荐系统实战系列
├─1_推荐系统介绍及其应用
├─2_协同过滤与矩阵分解
├─3_音乐推荐系统实战
├─4_知识图谱与Neo4j数据库实例
├─5_基于知识图谱的电影推荐实战
├─6_点击率估计FM与DeepFM算法
├─7_DeepFM算法实战
├─8_推荐系统常用工具包演示
├─9_基于文本数据的推荐实例
├─10_基本统计分析的电影推荐
└─11_补充-基于相似度的酒店推荐系统
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发表于 2022-8-28 18:54:00
发表于 2022-8-28 20:23:55
