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cv计算视觉技术是什么?百度飞桨计划+Ai大神亲授 计算视觉高端计划+项目部署实施

2022-12-06 439
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部分文件目录:

===============课程介绍===============

跟随大神的步伐,进军百度飞桨计划项目实战,全面深入学习最前沿的CV计算视觉技术

===============课程目录===============

课程章节目录

第01章 视频行为分析-项目简介
第02章 视频行为分析—Two Stage Detection
第03章 视频行为分析—One Stage Detection
第04章 视频行为分析—Face Detection
第05章 视频行为分析—Face Recognition
第06章 视频行为分析—Tracking Intro
第07章 视频行为分析—Kalman Filter
第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
第09章 Lane Segmentation & Semantic
第10章 10-1 Lane Segmentation
第11章 11-1 Lane Segmentation
第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4
第13章 项目实战-数据处理week5
第14章 Traning week6
第15章 项目实战-部署Week7
第16章 模型融合Week8
第17章 数学公式识别-课程导论
第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)
第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)
第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析
第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)
第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)
第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)
第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)
第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)

课程章节目录

(1)\第01章 视频行为分析-项目简介0个
(2)\第02章 视频行为分析—Two Stage Detection0个
(3)\第03章 视频行为分析—One Stage Detection0个
(4)\第04章 视频行为分析—Face Detection0个
(5)\第05章 视频行为分析—Face Recognition0个
(6)\第06章 视频行为分析—Tracking Intro0个
(7)\第07章 视频行为分析—Kalman Filter0个
(8)\第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展0个
(9)\第09章 Lane Segmentation & Semantic0个
(10)\第10章 10-1 Lane Segmentation0个
(11)\第11章 11-1 Lane Segmentation0个
(12)\第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week40个
(13)\第13章 项目实战-数据处理week50个
(14)\第14章 Traning week60个
(15)\第15章 项目实战-部署Week70个
(16)\第16章 模型融合Week80个
(17)\第17章 数学公式识别-课程导论0个
(18)\第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)0个
(19)\第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)0个
(20)\第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析0个
(21)\第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)0个
(22)\第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)0个
(23)\第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)0个
(24)\第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)0个
(25)\第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)0个
(26)\第01章 视频行为分析-项目简介\第1节 Outline of The Course1个
├─第1节 Outline of The Course_ev.mp4
(27)\第01章 视频行为分析-项目简介\第2节 问题解答以及NMS代码2个
├─PPT及随堂代码.zip
├─第2节: Introduction to Deep Learning_ev.mp4
(28)\第02章 视频行为分析—Two Stage Detection\第1节 Two Stage Detection2个
├─week2-3.5 Detection.pdf
├─第1节 Two Stage Detection_ev.mp4
(29)\第02章 视频行为分析—Two Stage Detection\第2节 答疑研讨会—Faster RCNN  SSDNMS 代码实操2个
├─第2节:答疑研讨会—Faster RCNN _ SSD_NMS 代码实操_ev.mp4
├─随堂资料.zip
(30)\第03章 视频行为分析—One Stage Detection\第1节 One Stage Detection4个
├─week3.5-5 Face Detection Recognition.pdf
├─微信图片_20191005214010.jpg
├─微信图片_20191005214022.jpg
├─第1节 One Stage Detection_ev.mp4
(31)\第03章 视频行为分析—One Stage Detection\第2节 如何安装cuda,cudnn,pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解2个
├─pytorch-yolo-v3.zip
├─第2节 如何安装cuda,cudnn,pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解_ev.mp4
(32)\第04章 视频行为分析—Face Detection\第1节 Face Detection4个
├─cv正式课资料.pdf
├─第1节 Face Detection-1_ev.mp4
├─第1节 Face Detection_ev.mp4
├─随堂代码.zip
(33)\第04章 视频行为分析—Face Detection\第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码2个
├─第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码_ev.mp4
├─随堂资料.zip
(34)\第05章 视频行为分析—Face Recognition\第1节 Face Recongnition2个
├─第1节 Face Recongnition_ev.mp4
├─随堂课件.zip
(35)\第05章 视频行为分析—Face Recognition\第2节 faceboxes,light cnn和face evoLVe的代码2个
├─第2节 faceboxes,light cnn和face evoLVe的代码_ev.mp4
├─随堂代码.zip
(36)\第06章 视频行为分析—Tracking Intro\第1节 Tracking Intro2个
├─week6-7 Tracking-Kalman Filter.pdf
├─第1节 Tracking Intro_ev.mp4
(37)\第06章 视频行为分析—Tracking Intro\第2节 6-2 答疑研讨会1个
├─第2节 6-2 答疑研讨会_ev.mp4
(38)\第07章 视频行为分析—Kalman Filter\第1节 Kalman Filter2个
├─学习资料.zip
├─第1节 Kalman Filter_ev.mp4
(39)\第07章 视频行为分析—Kalman Filter\第2节 7-2 答疑研讨会3个
├─8-2答疑研讨课.pdf
├─第2节 7-2 答疑研讨会-1_ev.mp4
├─第2节 7-2 答疑研讨会_ev.mp4
(40)\第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展\第1节 检测与识别的扩展2个
├─week8 Action Recognition.pdf
├─第1节 检测与识别的扩展_ev.mp4
(41)\第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展\第2节 8-2检测与识别拓展研讨课2个
├─Baidu-I答疑研讨课.pdf
├─第2节 8-2检测与识别拓展研讨课_ev.mp4
(42)\第09章 Lane Segmentation & Semantic\第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic3个
├─11-1课前学习资料.zip
├─Lane Segmentation-Week 1.pdf
├─第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic_ev.mp4
(43)\第09章 Lane Segmentation & Semantic\第2节 9-2研讨课2个
├─Baidu-I答疑研讨课.pdf
├─第2节 9-2研讨课_ev.mp4
(44)\第10章 10-1 Lane Segmentation\第1节 10-1 Lane Segmentation3个
├─Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.pdf
├─Lane Segmentation-Week 2.pptx
├─第1节 10-1 Lane Segmentation_ev.mp4
(45)\第10章 10-1 Lane Segmentation\第2节 10-2研讨课3个
├─10-2课程资料.zip
├─kaike.pptx
├─第2节 10-2研讨课_ev.mp4
(46)\第11章 11-1 Lane Segmentation\第1节 11-1Lane Segmentation4个
├─3-1课程代码.txt
├─week3-resnet(1).txt
├─第1节 11-1Lane Segmentation_ev.mp4
├─课件PPT.zip
(47)\第11章 11-1 Lane Segmentation\第2节 11-2研讨课2个
├─11-2课堂代码.zip
├─第2节 11-2研讨课_ev.mp4
(48)\第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4\第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week45个
├─12-1PPTLane Segmentation-Week 4.pdf
├─12-1课上PPTLane Segmentation-Week 4-.pdf
├─12-1课堂代码DeepLab_Demo.zip
├─Week4 预习资料.txt
├─第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4_ev.mp4
(49)\第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4\第2节 12-2研讨课3个
├─12-2课件PPT.pdf
├─12-2课堂代码.zip
├─第2节 12-2研讨课_ev.mp4
(50)\第13章 项目实战-数据处理week5\第1节 13-1项目实战-数据处理week56个
├─13-1week5课前预习资料.txt
├─13-1课件PPT Week 5.pdf
├─13-1课件PPT(笔记版)Week 5.pdf
├─13-1课堂代码.zip
├─13-1课程作业.txt
├─第1节 13-1项目实战-数据处理week5_ev.mp4
(51)\第13章 项目实战-数据处理week5\第2节 13-2数据预处理4个
├─13-2课件PPT.pptx
├─13-2课堂代码.zip
├─第2节 13-2数据预处理-1_ev.mp4
├─第2节 13-2数据预处理-2_ev.mp4
(52)\第14章 Traning week6\第1节 14-1Traning week65个
├─14-1PPTWeek 6.pdf
├─14-1课堂代码.zip
├─14-1课堂作业.txt
├─第1节 14-1Traning week6-1_ev.mp4
├─第1节 14-1Traning week6-2_ev.mp4
(53)\第14章 Traning week6\第2节 14-2网络训练与损失选择3个
├─14-2课堂PPT.pptx
├─14-2课堂代码.zip
├─第2节 14-2网络训练与损失选择_ev.mp4
(54)\第15章 项目实战-部署Week7\第1节 15-1项目实战-部署Week74个
├─15-1课堂PPT Week 7.pdf
├─15-1课堂代码.zip
├─15-1课堂作业.txt
├─第1节 15-1项目实战-部署Week7_ev.mp4
(55)\第15章 项目实战-部署Week7\第2节 15-2模型推理2个
├─15-2课堂代码.zip
├─第2节 15-2模型推理_ev.mp4
(56)\第16章 模型融合Week8\第1节 16-1 模型融合week84个
├─16-1课堂PPT-Week 8.pdf
├─16-1课堂代码.zip
├─16-1项目二大作业要求.txt
├─第1节 16-1 模型融合week8_ev.mp4
(57)\第16章 模型融合Week8\第2节 16-2项目二总复习1个
├─第2节 16-2项目二总复习_ev.mp4
(58)\第17章 数学公式识别-课程导论\第1节 17-1数学公式识别-课程导论4个
├─17-1课后作业详情.txt
├─17-1课堂PPT.pptx
├─17-1课堂代码.zip
├─第1节 17-1数学公式识别-课程导论_ev.mp4
(59)\第17章 数学公式识别-课程导论\第2节 17-2 车牌识别代码讲解2个
├─17-2课堂代码.zip
├─第2节 17-2 车牌识别代码讲解_ev.mp4
(60)\第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)\第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)4个
├─18-1课后作业.pdf
├─18-1课堂PPT.pdf
├─18-1课堂代码.zip
├─第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)_ev.mp4
(61)\第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)\第2节 18-2 EAST代码讲解1个
├─第2节 18-2 EAST代码讲解_ev.mp4
(62)\第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)\第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)4个
├─19-1课前预习.pdf
├─19-1课堂PPT.pdf
├─19-2课后作业.txt
├─第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)_ev.mp4
(63)\第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)\第2节 19-2 EAST训练和评估2个
├─19-2研讨课代码.zip
├─第2节 19-2 EAST训练和评估_ev.mp4
(64)\第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析\第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析3个
├─20-1补课件以及代码.zip
├─20-1课后作业.pdf
├─第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析_ev.mp4
(65)\第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析\第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑3个
├─EAST-pytorch.zip
├─EAST-pytorch讲解.pptx
├─第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑_ev.mp4
(66)\第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)\第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)4个
├─21-1项目三作业.txt
├─hct_cv_week20.pdf
├─image2latex100k.zip
├─第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)_ev.mp4
(67)\第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)\第2节 21-2img2markup的dataloader 实现2个
├─第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1_ev.mp4
├─第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2_ev.mp4
(68)\第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)\第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)2个
├─HCT 百度CV Week21 课件.pdf
├─第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)_ev.mp4
(69)\第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)\第2节 im2latex前向推理代码详解2个
├─Im2Latex前向推理.pptx
├─第2节 im2latex前向推理代码详解_ev.mp4
(70)\第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)\第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)3个
├─23-1homework.pdf
├─HCT 百度CV Week22 课件 .pdf
├─第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)_ev.mp4
(71)\第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)\第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解1个
├─第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解_ev.mp4
(72)\第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)\第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)2个
├─HCT 百度CV Week23 课件.pdf
├─第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)_ev.mp4
(73)\第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)\第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比1个
├─第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比_ev.mp4
(74)\第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)\第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)4个
├─HCT 百度CV Week24.pdf
├─第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -1_ev.mp4
├─第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -2_ev.mp4
├─项目三大作业.txt
(75)\第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)\第2节 25-2webserver模型部署1个
├─第2节: 25-2webserver模型部署_ev.mp4



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