130. 基于候选区域的目标检测（1） - 3

2023年2月6日 1503观看

深度学习及其应用

大学课程 / 计算机 / AI大数据

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1神经网络简介 - 1
09:05
2神经网络简介 - 3
09:11
3BP神经网络（1） - 1
11:06
4BP神经网络（1） - 3
11:09
5BP神经网络（2） - 1
12:08
6BP神经网络（2） - 3
12:11
7BP神经网络（2） - 1
11:58
8BP神经网络（2） - 2
12:04
9BP神经网络（2） - 3
11:54
10BP神经网络（2） - 1
06:54
11BP神经网络（2） - 3
06:53
12BP神经网络（2） - 1
09:44
13BP神经网络（2） - 3
09:48
20BP神经网络（2） - 1
09:35
21BP神经网络（2） - 3
09:37
22BP神经网络（2） - 1
09:35
23BP神经网络（2） - 3
09:34
24银行客户流失预测（1） - 1
05:56
25银行客户流失预测（1） - 3
05:52
26银行客户流失预测（2） - 1
05:40
27银行客户流失预测（2） - 3
05:43
28银行客户流失预测（3） - 1
05:59
29银行客户流失预测（3） - 3
05:59
30银行客户流失预测（4）
09:59
31阿里天池实验平台操作介绍
06:46
32深度学习在人工智能中的应用（一） - 1
05:53
33深度学习在人工智能中的应用（一） - 3
05:50
34深度学习在人工智能中的应用（二） - 1
05:35
35深度学习在人工智能中的应用（二） - 3
05:39
36深度学习在人工智能中的应用（三）
09:54
37深度学习在人工智能中的应用（四）
08:24
38卷积神经网络的发展 - 1
05:23
39卷积神经网络的发展 - 3
05:22
40卷积与感受野机制
08:22
41卷积的概念和特征 - 1
07:11
42卷积的概念和特征 - 3
07:16
43图像编码与卷积 - 1
05:05
44图像编码与卷积 - 3
05:10
45卷积操作 - 1
05:21
46卷积操作 - 3
05:25
47卷积特征图及计算 - 1
05:14
48卷积特征图及计算 - 3
05:11
49多通道卷积
08:25
50池化操作 - 1
05:05
51池化操作 - 3
05:11
52Lenet5卷积神经网络（1） - 1
05:35
53Lenet5卷积神经网络（1） - 3
05:41
54Lenet5卷积神经网络（2）
09:15
55Lenet5卷积神经网络（2） - 1
05:54
56Lenet5卷积神经网络（2） - 3
05:58
57Lenet5卷积神经网络（3） - 1
05:13
58Lenet5卷积神经网络（3） - 3
05:17
59Lenet5卷积神经网络（3） - 1
05:29
60Lenet5卷积神经网络（3） - 3
05:29
61完整的卷积神经网络过程
08:52
62完整的卷积神经网络过程 - 1
12:03
63完整的卷积神经网络过程 - 3
12:05
64卷积神经网络训练 - 1
05:20
65卷积神经网络训练 - 3
05:26
70图像分类（2） - 1
06:33
71图像分类（2） - 3
06:36
78手写体识别实验 - 1
06:37
79手写体识别实验 - 3
06:43
80AlexNet卷积神经网络模型（1） - 1
07:14
81AlexNet卷积神经网络模型（1） - 3
07:12
82AlexNet卷积神经网络模型（2）
09:53
83AlexNet卷积神经网络模型（3）
07:03
84VGG卷积神经网络模型 - 1
08:25
85VGG卷积神经网络模型 - 3
08:24
90ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:59
91ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:04
92ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:37
93ResNet卷积神经网络模型 - 3
09:41
94ResNet卷积神经网络模型 - 1
09:58
95ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:05
96ResNet卷积神经网络模型 - 1
10:01
97ResNet卷积神经网络模型 - 3
10:07
98ResNet卷积神经网络模型 - 1
07:01
99ResNet卷积神经网络模型 - 3
06:58
100动物识别（1） - 1
05:06
101动物识别（1） - 3
05:05
102动物识别（2） - 1
05:54
103动物识别（2） - 3
05:52
104动物识别（3） - 1
07:43
105动物识别（3） - 3
07:46
106动物识别实验 - 1
06:39
107动物识别实验 - 3
06:41
108动物识别实验 - 1
08:02
109动物识别实验 - 3
08:08
110循环神经网络基本原理（1） - 1
06:54
111循环神经网络基本原理（1） - 3
06:51
120长短期记忆神经网络模型（3）
08:26
121基于LSTM的股票预测 - 1
07:03
122基于LSTM的股票预测 - 3
07:06
123基于LSTM的股票预测
09:49
124目标检测概况 - 1
06:17
125目标检测概况 - 3
06:18
126目标检测的基本概念 - 1
06:32
127目标检测的基本概念 - 3
06:37
128目标检测发展
07:54
129基于候选区域的目标检测（1） - 1
06:33
130基于候选区域的目标检测（1） - 3
06:37
131基于候选区域的目标检测（2） - 1
06:49
132基于候选区域的目标检测（2） - 3
06:52
133基于候选区域的目标检测（3） - 1
05:22
134基于候选区域的目标检测（3） - 3
05:26
135基于候选区域的目标检测（4）
08:26
136Fast R-CNN目标检测算法 - 1
07:38
137Fast R-CNN目标检测算法 - 3
07:36
138Faster R-CNN目标检测算法 - 1
07:16
139Faster R-CNN目标检测算法 - 3
07:13
140Yolo目标检测算法（1） - 1
06:04
141Yolo目标检测算法（1） - 3
06:01
142Yolo目标检测算法（2）
09:52
143Yolo目标检测算法（3） - 1
06:09
144Yolo目标检测算法（3） - 3
06:12
145Yolo目标检测算法（4） - 1
05:09
146Yolo目标检测算法（4） - 3
05:08
149目标检测案例解析（2） - 1
06:58
150目标检测案例解析（2） - 3
06:58
151目标检测案例解析（3） - 1
05:41
152目标检测案例解析（3） - 3
05:41
155RetinaNet和UNet - 1
09:45
156RetinaNet和UNet - 3
09:44
157RetinaNet和UNet - 1
10:00
158RetinaNet和UNet - 3
09:58
159RetinaNet和UNet - 1
07:58
160RetinaNet和UNet - 3
07:57
161生成对抗网络基本原理（1） - 1
05:14
163生成对抗网络基本原理（2）
09:40
164Encoder-Decoder模型 - 1
05:32
165Encoder-Decoder模型 - 3
05:28
166生成对抗网络算法DCGAN（1） - 1
07:35
167生成对抗网络算法DCGAN（1） - 3
07:32
168生成对抗网络算法DCGAN（2） - 1
07:00
169生成对抗网络算法DCGAN（2） - 3
07:04
170生成对抗网络算法DCGAN（3） - 1
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171生成对抗网络算法DCGAN（3） - 3
06:57
172生成对抗网络算法应用（1）
09:32
173生成对抗网络算法应用（2）
09:29
174手写体生成（1） - 1
06:01
175手写体生成（1） - 3
06:03
176手写体生成（2） - 1
06:58
177手写体生成（2） - 3
06:57
178手写体生成（3） - 1
05:28
179手写体生成（3） - 3
05:27
180手写体生成（4）
08:59
181手写体生成（5）
09:31
182CycleGAN画风转移 - 1
06:05
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07:09
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06:35
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190Seq2Seq模型（2） - 1
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191Seq2Seq模型（2） - 3
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192注意力机制模型（1）
09:48
193注意力机制模型（2） - 1
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194注意力机制模型（2） - 3
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196注意力机制模型（3） - 3
06:24
197机器翻译 - 1
08:07
198机器翻译 - 3
08:09
199声音质量评价（1） - 1
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200声音质量评价（1） - 3
05:11
203声音质量评价（3） - 1
06:34
204声音质量评价（3） - 3
06:31
205编码解码器（1） - 1
06:32
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207编码解码器（2） - 1
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208编码解码器（2） - 3
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209情感识别分类（1） - 1
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210情感识别分类（1） - 3
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214情感识别分类（3） - 3
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217迁移学习 - 1
11:53
218迁移学习 - 3
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219对偶学习 - 1
12:09
220对偶学习 - 3
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