课程介绍

本套视频共168节视频,供参考与学习!

课程目录

/13-063-B站深度之眼-人工智能顶会论文精讲（像素级复现）163节/
│├─001 【宣导片1】开启人工智能论文学习之旅-.mp4 12.1MB
│├─002 【先导课】效率提高3倍的论文阅读方法-.mp4 94.4MB
│├─003 【宣导片2】15w同学在这征服论文-.mp4 10.8MB
│├─004 01-CV Transformer-Vit-论文介绍-.mp4 53.7MB
│├─005 02-CV Transformer-Vit-论文精读1-.mp4 41.8MB
│├─006 03-CV Transformer-Vit-论文精读2.mp4 40.1MB
│├─007 04-CV Transformer-Vit-论文精读3.mp4 57.9MB
│├─008 05-CV Transformer-Vit-前言-.mp4 60.4MB
│├─009 06-CV Transformer-Vit-关键代码详解1-.mp4 39.7MB
│├─010 07-CV Transformer-Vit-关键代码详解2-.mp4 14.4MB
│├─011 08-CV Transformer-Vit-关键代码详解3.mp4 72MB
│├─012 09-CV Transformer-Vit-回顾代码.mp4 9.1MB
│├─013 10-CV Transformer-Vit-代码示例.mp4 184.3MB
│├─014 01-Unet-论文总览和摘要精读-.mp4 103.1MB
│├─015 02-Unet-医学分割相关背景和取得的成果及意义-.mp4 98.6MB
│├─016 03-Unet-两篇论文相互补充.mp4 85.9MB
│├─017 04-Unet-回顾医学图像分析及CNN的发展历程-.mp4 183.5MB
│├─018 05-Unet-先验知识补充-.mp4 67.9MB
│├─019 06-Unet-算法架构和实验结果及分析.mp4 99.2MB
│├─020 07-Unet-试验设置及结果分析.mp4 45.1MB
│├─021 08-Unet-代码精读-.mp4 170.4MB
│├─022 BIDAF-01-背景意义.mp4 58.1MB
│├─023 BIDAF-02-相关工作+小结.mp4 39.5MB
│├─024 BIDAF-03-模型结构.mp4 60.9MB
│├─025 BIDAF-04-实验分析.mp4 34.3MB
│├─026 BIDAF-05-数据读取-jupyter.mp4 110.6MB
│├─027 BIDAF-06-数据读取-pycharm.mp4 148MB
│├─028 BIDAF-07-模型构建.mp4 95.1MB
│├─029 BIDAF-08-训练加预测.mp4 102.5MB
│├─030 BIDAF-09-评测指标计算.mp4 79.2MB
│├─031 YOLOv5-01-目标检测技术与YOLO系列-.mp4 15.7MB
│├─032 YOLOv5-02-YOLOV3回顾.mp4 40.3MB
│├─033 YOLOv5-03-YOLOV5新激活函数 .mp4 11.5MB
│├─034 YOLOv5-04-YOLOV5核心知识点1.mp4 29.2MB
│├─035 YOLOv5-05-YOLOV5核心知识点2.mp4 70.2MB
│├─036 YOLOv5-06-YOLOV5代码讲解1-.mp4 30.3MB
│├─037 YOLOV5-07-YOLOV5代码讲解2-.mp4 33MB
│├─038 YOLOV5-08-YOLOV5代码讲解3.mp4 56.2MB
│├─039 YOLOV5-09-YOLOV5代码讲解4.mp4 61.4MB
│├─040 YOLOv5-10-YOLOV5-代码讲解5-.mp4 99.7MB
│├─041 YOLOv5-11-YOLOV5-代码讲解6-.mp4 34.1MB
│├─042 YOLOv5-12-YOLOV5-代码讲解7-.mp4 129.7MB
│├─043 YOLOv5-13-YOLOV5-代码讲解8.mp4 97MB
│├─044 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9-.mp4 144.9MB
│├─045 yolox-01-前言（无图像）.mp4 8.3MB
│├─046 yolox-02-背景.mp4 69.1MB
│├─047 yolox-03-概览-.mp4 11.1MB
│├─048 yolox-04-详解-模型框架-.mp4 116.4MB
│├─049 yolox-05-详解simOTA-.mp4 71.7MB
│├─050 yolox-06-详解-模型结构.mp4 61.1MB
│├─051 yolox-07-详解-预处理.mp4 52.6MB
│├─052 yolox-08-训练及总结-.mp4 23.5MB
│├─053 yolox代码-09-前言-.mp4 17.6MB
│├─054 yolox代码-10-预处理-mosaic-.mp4 85.9MB
│├─055 yolox代码-11-预处理-randomaffine-.mp4 48.3MB
│├─056 yolox代码-12-预处理-mixup-.mp4 33.1MB
│├─057 yolox代码-13-backbone.mp4 79.1MB
│├─058 yolox代码-14-pafpn-.mp4 68.3MB
│├─059 yolox代码-15-bbox decode-.mp4 39.3MB
│├─060 yolox代码-16-simOTA-.mp4 103.1MB
│├─061 yolox代码-17 总结-.mp4 26.6MB
│├─062 cnn_for_re-01-前言.mp4 22.9MB
│├─063 cnn_for_re-02-论文介绍-研究背景.mp4 22.1MB
│├─064 cnn_for_re-03-论文介绍-相关工作1-.mp4 38.2MB
│├─065 cnn_for_re-04-论文介绍-相关工作2.mp4 77.4MB
│├─066 cnn_for_re-05-论文介绍-相关工作3-.mp4 58.3MB
│├─067 cnn_for_re-06-论文泛读.mp4 64.7MB
│├─069 cnn_for_re-08-论文精读2-.mp4 72.6MB
│├─070 cnn_for_re-09-论文精读3.mp4 42.9MB
│├─071 cnn_for_re-10-实验结果分析-.mp4 18.8MB
│├─072 ResNet-01-背景成果意义-.mp4 88.6MB
│├─073 ResNet-02-论文泛读.mp4 79.9MB
│├─074 ResNet-03-上节回顾-.mp4 17MB
│├─075 ResNet-04-论文精读-残差结构-1.mp4 38.8MB
│├─076 ResNet-05-论文精读-残差结构-2.mp4 68.7MB
│├─077 ResNet-06-ResNet结构-1-.mp4 56.5MB
│├─078 ResNet-07-ResNet结构-2-.mp4 10.4MB
│├─079 ResNet-08实验结果及分析.mp4 46MB
│├─080 ResNet-09-论文总结.mp4 74.4MB
│├─081 ResNet-10-本节回顾及下节预告.mp4 11.7MB
│├─082 ResNet-11-ResNet结构搭建详解.mp4 136.9MB
│├─083 ResNet-12-ResNet20训练及实验分析-0-.mp4 39.5MB
│├─084 ResNet-13-ResNet20训练及实验分析-1.mp4 46.7MB
│├─085 ResNet-14-ResNet20训练及实验分析-2.mp4 22.6MB
│├─086 ResNet-15-ResNet20训练及实验分析-3.mp4 48.1MB
│├─087 Han-Attention-01-前期储备知识介绍.mp4 71.7MB
│├─088 Han-Attention-02-研究背景成果及意义.mp4 112.7MB
│├─089 Han-Attention-03-论文总览-.mp4 140.6MB
│├─090 Han-Attention-04-模型详解.mp4 94.9MB
│├─091 Han-Attention-05-实验结果及论文总结.mp4 267.7MB
│├─092 Han-Attention-06-数据读取-.mp4 118.4MB
│├─093 Han-Attention-07-模型实现及训练和测试.mp4 128.1MB
│├─094 gat-01-研究背景-.mp4 46.6MB
│├─095 gat-02-图卷积消息传递.mp4 40.6MB
│├─096 gat-03-研究成果研究意义-.mp4 44MB
│├─097 gat-04-gnn核心框架.mp4 118.1MB
│├─098 gat-05-gat算法讲解-.mp4 72.6MB
│├─099 gat-06-各种attention总结.mp4 65.3MB
│├─100 gat-07-multi-head起源简介.mp4 33.8MB
│├─101 gat-08-GAT算法总结和实验设置.mp4 171MB
│├─102 gat-09-论文总结-.mp4 68.5MB
│├─103 gat-10-代码介绍.mp4 93.8MB
│├─105 gat-12-邻接矩阵归一化.mp4 60.7MB
│├─106 gat-13-gat模型实现.mp4 110.3MB
│├─107 gat-14-gat模型训练及代码总结-.mp4 59.2MB
│├─108 BiSeNet-01-前期介绍-.mp4 40.2MB
│├─109 BiSeNet-02-论文导读——分割常用损失函数-1.mp4 52.9MB
│├─110 BiSeNet-03-论文导读-分割常用损失函数-2-.mp4 61MB
│├─111 BiSeNet-04-论文导读-分割常用损失函数-3.mp4 21.4MB
│├─112 BiSeNet-05-论文导读-分割常用损失函数4 .mp4 81.6MB
│├─113 BiSeNet-06-论文导读-5 .mp4 31MB
│├─114 BiSeNet-07-上节回顾 .mp4 29.6MB
│├─115 BiSeNet-08-引言 .mp4 114.3MB
│├─116 BiSeNet-09-相关工作 算法架构总览 .mp4 103.3MB
│├─117 BiSeNet-10-算法结构详解实验-0 .mp4 82.3MB
│├─118 BiSeNet-11-算法结构详解实验-1 .mp4 94.8MB
│├─119 BiSeNet-12-模型代码定义-0 .mp4 73.1MB
│├─120 BiSeNet-13-模型代码定义-1-.mp4 53.2MB
│├─121 BiLSTM-CRF-01-论文研究背景.mp4 65.1MB
│├─122 BiLSTM-CRF_02关键算法-.mp4 84.5MB
│├─123 BiLSTM-CRF_03论文模型-.mp4 52.6MB
│├─124 BiLSTM-CRF_04损失函数l.mp4 48.2MB
│├─125 BiLSTM-CRF_05实验结果与总结-.mp4 32.5MB
│├─126 BiLSTM-CRF_06代码讲解-.mp4 80.3MB
│├─127 GAN-01-论文摘要.mp4 42.7MB
│├─128 GAN-02-论文背景.mp4 44.8MB
│├─129 GAN-03-论文泛读.mp4 76MB
│├─130 GAN-04-价值函数.mp4 74.4MB
│├─131 GAN-05-训练流程 理论证明.mp4 108.4MB
│├─132 GAN-06-实验结果 总结展望.mp4 86.4MB
│├─133 GAN-07-代码分析综述.mp4 27.7MB
│├─134 GAN-08-代码分析精讲.mp4 100.7MB
│├─144 CLIP-01-前言.mp4 73.7MB
│├─145 CLIP-02-background.mp4 76.8MB
│├─146 CLIP-03-model01.mp4 86.1MB
│├─147 CLIP-04-model02.mp4 125.7MB
│├─148 CLIP-05-experiement.mp4 68.8MB
│├─149 CLIP-06-code-0.mp4 21.5MB
│├─150 CLIP-07-code-1.mp4 49.4MB
│├─151 CLIP-08-code-2.mp4 17.4MB
│├─152 CLIP-09-code-3.mp4 50.6MB
│├─153 cnn_for_re-11-论文总结.mp4 21.2MB
│├─154 cnn_for_re-12-代码讲解1.mp4 25.8MB
│├─155 cnn_for_re-13-代码讲解2.mp4 80.3MB
│├─156 cnn_for_re-14-代码讲解3-.mp4 41.9MB
│├─157 cnn_for_re-15-代码讲解4-.mp4 56.7MB
│├─158 cnn_for_re-16-代码讲解5.mp4 79.9MB
│├─159 cnn_for_re-17-代码讲解6-.mp4 110.3MB
│├─160 cnn_for_re-18-代码讲解7-.mp4 72.3MB
│├─161 swin10-代码-参数.mp4 52.8MB
│├─162 swin11-代码-swin大框架.mp4 58.6MB
│├─163 swin12-代码-basic_layer.mp4 54.3MB
│├─164 swin13-代码-block详解-wmsa 相对位置编码.mp4 132MB
│├─165 swin14-代码-swmsa.mp4 54.9MB
│├─166 swin15-代码-swin代码整体回顾.mp4 51.1MB
│├─167 swin16-代码-dwconv与wmsa.mp4 26.9MB
│├─168 swin17-代码-总结.mp4 8.2MB