人工智能深度学习：课件+源码等
深度学习必备核心算法
深度学习框架PyTorch
Opencv图像处理框架实战

+2-深度学习必备核心算法 651.0 MB
transformer.pdf 2.0 MB
Transformer在视觉中的应用VIT算法.pdf 1.2 MB
ViT.zip 638.0 MB
卷积神经网络.pdf 2.6 MB
神经网络.pdf 6.3 MB
+3-深度学习框架PyTorch 2.0 GB
+flower_data 199.0 MB
flask预测.zip 712.0 MB
PyTorch(1).pdf 2.7 MB
PyTorch.pdf 2.7 MB
第二,三章：神经网络实战分类与回归任务.zip 15.8 MB
第六章：DataLoader自定义数据集制作.zip 594.0 MB
第七章：LSTM文本分类实战.zip 31.5 MB
第四章：卷积网络参数解读.zip 33.4 MB
第五章：图像识别模型与训练策略（重点）.zip 450.0 MB
深度学习.pdf 9.9 MB
+4-Opencv图像处理框架实战 557.0 MB
+课件 77.8 MB
+第11-12节notebook课件-图像特征 52.5 MB
+.ipynb_checkpoints 12.3 KB
特征匹配-checkpoint.ipynb 72 Byte
图像特征-harris-checkpoint.ipynb 2.7 KB
图像特征-sift-checkpoint.ipynb 9.5 KB
box.png 49.5 KB
box_in_scene.png 120.0 KB
cat.jpg 37.1 KB
chessboard.jpg 30.4 KB
harris_1.png 294.0 KB
harris_10.png 12.8 KB
harris_11.png 12.7 KB
harris_2.png 39.6 KB
harris_3.png 55.9 KB
harris_4.png 53.5 KB
harris_5.png 80.5 KB
harris_6.png 210.0 KB
harris_7.png 13.2 KB
harris_8.png 61.3 KB
harris_9.png 59.3 KB
lena.jpg 30.8 KB
opencv_python-3.4.5+contrib-cp36-cp36m-win_amd64.whl 48.0 MB
ransac_1.png 102.0 KB
ransac_2.png 73.0 KB
ransac_3.png 50.5 KB
ransac_4.png 72.8 KB
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sift_10.png 50.7 KB
sift_11.png 44.9 KB
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sift_17.png 157.0 KB
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sift_4.png 212.0 KB
sift_5.png 458.0 KB
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sift_7.png 260.0 KB
sift_8.png 78.0 KB
sift_9.png 37.5 KB
suft_7.png 263.0 KB
test_1.jpg 191.0 KB
特征匹配.ipynb 5.5 KB
图像特征-harris.ipynb 2.7 KB
图像特征-sift.ipynb 9.5 KB
+第16-17节notebook课件-背景建模与光流估计 9.5 MB
+.ipynb_checkpoints 4.9 KB
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lk_4.png 186.0 KB
test.avi 7.8 MB
背景建模.ipynb 5.1 KB
光流估计.ipynb 5.0 KB
+第2-8节课件 15.9 MB
第2-7节notebook课件(1).zip 7.3 MB
第2-7节notebook课件.zip 7.3 MB
第8节notebook课件.zip 1.3 MB
+源码资料 480.0 MB
第10节：项目实战-文档扫描OCR识别.zip 44.9 MB
第13节：案例实战-全景图像拼接.zip 829.0 KB
第14节：项目实战-停车场车位识别.zip 111.0 MB
第15节：项目实战-答题卡识别判卷.zip 3.1 MB
第18节：Opencv的DNN模块.zip 49.6 MB
第19节：项目实战-目标追踪.zip 125.0 MB
第20节：卷积原理与操作.zip 24.5 KB
第21节：人脸关键点定位.zip 69.7 MB
第21节：项目实战-疲劳检测.zip 74.1 MB
第9节：项目实战-信用卡数字识别.zip 548.0 KB