10-Attention额外加入先验知识.mp4 7.4 MB
11-结合GNN构建局部特征.mp4 25.9 MB
12-损失函数约束项.mp4 8.4 MB
13-自适应可学习参数.mp4 14.3 MB
14-Coarse2Fine大框架.mp4 40.5 MB
15-只能机器学习模型时凑工作量（特征工程）.mp4 6.0 MB
16-自己数据集如何发的好(要开源).mp4 45.1 MB
17-可变形卷积加入方法.mp4 23.4 MB
18-在源码中加入各种注意力机制方法.mp4 122.0 MB
1-ACMIX（卷积与注意力融合）.mp4 86.0 MB
2-GCnet(全局特征融合).mp4 74.3 MB
3-Coordinate_attention.mp4 74.9 MB
4-SPD（可替换下采样）.mp4 45.0 MB
5-SPP改进.mp4 17.0 MB
6-mobileOne(加速).mp4 45.3 MB
7-Deformable(替换selfAttention).mp4 44.9 MB
8-ProbAttention(采样策略).mp4 23.6 MB
9-CrossAttention融合特征.mp4 20.5 MB