资源名称：【贪心科技】CV计算机视觉集训营 - 带源码课件
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目录结构
└── 📁 【贪心科技】CV计算机视觉集训营 - 带源码课件
└── 📁 CV计算机视觉集训营（视频）
├── 📄 任务1：机器学习、深度学习简介.mp4
├── 📄 任务6：开发环境的配置, Python, Numpy, Keras入门教程.mp4
├── 📄 任务8：CUDA的安装.mp4
├── 📄 任务11：环境安装.mp4
├── 📄 任务13：逻辑函数.mp4
├── 📄 任务14：指数与对数 、逻辑回归.mp4
├── 📄 任务17：损失函数推演.mp4
├── 📄 任务18：梯度下降法.mp4
├── 📄 任务21：自动驾驶方向盘预测论文分析.mp4
├── 📄 任务22：使用PyCharm Keras建立深度网络模型.mp4
├── 📄 任务25：训练网络 保存训练的中间过程数据.mp4
├── 📄 任务28：使用Pandas读取鸢尾花数据集， 使用LabelEncoder对类别标签进行编码.mp4
├── 📄 任务29：使用Keras创建一个用于鸢尾花分类识别的神经网络.mp4
├── 📄 任务30：训练用于鸢尾花分类的神经网络 解读训练输出的日志 了解如何评价神经网络的性能.mp4
├── 📄 任务31：神经网络数学原理（1）： 神经网络的结点，权值，激活函数.mp4
├── 📄 任务32：神经网络数学原理（2）： 神经网络的前馈（Feed Forward）算法.mp4
├── 📄 任务33：神经网络数学原理（3）：神经网络的前馈（Feed Forward）算法续，Softmax层的数值问题.mp4
├── 📄 任务34：神经网络数学原理（4）：神经网络BP（误差反向传播）算法.mp4
├── 📄 任务35：神经网络数学原理（5）：神经网络BP（误差反向传递）算法续.mp4
├── 📄 任务36：神经网络数学原理（6）：手动演算神经网络BP算法（误差向后传递）.mp4
├── 📄 任务38：Neural.Network.Loss-直播01.mp4
├── 📄 任务39：Neural.Network.Loss-直播02.mp4
├── 📄 任务41：梯度消亡.mp4
├── 📄 任务43：梯度消亡解决方案.mp4
├── 📄 任务45：DropOut 训练.mp4
├── 📄 任务48：作业讲解与答疑-01.mp4
├── 📄 任务49：作业讲解与答疑-02.mp4
├── 📄 任务51：递归神经网络介绍.mp4
├── 📄 任务54：梯度爆炸和梯度消失.mp4
├── 📄 任务58：Bi-Directional LSTM.mp4
├── 📄 任务61：Multimodal Learning.mp4
├── 📄 任务64：Attention for Image Captioning.mp4
├── 📄 任务65：Attention for Machine Translation.mp4
├── 📄 任务66：Self-Attention.mp4
├── 📄 任务67：Attention总结.mp4
├── 📄 任务69：neural network optimizer直播-02.mp4
├── 📄 任务70：neural network optimizer直播-03.mp4
├── 📄 任务71：项目介绍.mp4
├── 📄 任务72：看图说话任务一-01.mp4
├── 📄 任务78：如何实现“extract_features”函数.mp4
├── 📄 任务81：产生模型需要的输入数据01.mp4
├── 📄 任务88：如何使用深度神经网络模型做预测 产生标题 完成generate_caption函数02.mp4
├── 📄 任务89：如何调用generate_caption函数.mp4
├── 📄 任务91：读取和显示数字图像.mp4
├── 📄 任务94：图像去噪声.mp4
├── 📄 任务95：图像边缘检测.mp4
├── 📄 任务96：图像关键点检测.mp4
├── 📄 任务99：霍夫变换用于直线检测.mp4
├── 📄 任务105：如何分析数据 (util.py 的详细介绍).mp4
├── 📄 任务106：如何预处理图像数据、建立神经网络模型、训练网络模型 (train.py 的详细介绍)01.mp4
├── 📄 任务108：色彩空间转换.mp4
├── 📄 任务109：直方图均衡.mp4
├── 📄 任务111：使用ImageDataGenerator做图像增强.mp4
├── 📄 任务113：介绍经典交通指示牌卷积神经网络模型.mp4
├── 📄 任务114：代码实现经典交通指示牌识别卷积神经网络模型.mp4
├── 📄 任务115：卷积神经网络的数学原理01.mp4
├── 📄 任务116：卷积神经网络的数学原理02.mp4
├── 📄 任务119：深度学习调参-直播-03.mp4
├── 📄 任务124：池化层的原理 定量分析.mp4
├── 📄 任务125：卷积神经网络和全连接神经网络的比较.mp4
├── 📄 任务126：卷积神经网络在围棋 语言识别和自然语言处理中的应用.mp4
├── 📄 任务128：AlexNet的结构分析.mp4
├── 📄 任务134：ResNet的代码实现.mp4
├── 📄 任务135：基于内容的图像搜索理论基础.mp4
├── 📄 任务140：项目介绍.mp4
├── 📄 任务143：理解分析训练数据.mp4
├── 📄 任务144：自动驾驶方向盘转动方向预测的网络结构和网络训练代码讲解.mp4
├── 📄 任务149：图像增强02.mp4
├── 📄 任务153：DataGenerator部分的代码讲解.mp4
├── 📄 任务155：方向盘转动方向预测网络模型的性能评估方法.mp4
├── 📄 任务160：windows 下面使用自动驾驶模拟器的教程.mp4
├── 📄 任务163：基于HOG(梯度直方图)的目标识别.mp4
├── 📄 任务165：R-CNN的工作原理.mp4
├── 📄 任务169：Faster R-CNN Region Proposal Network.mp4
├── 📄 任务172：SSD的简介 SSD与R-CNN的比较.mp4
├── 📄 任务174：如何使用卷积作为最后的预测层.mp4
├── 📄 任务175：SSD的训练过程.mp4
├── 📄 任务178：SSD各个技术对失败率的影响 Atrous卷积层的原理.mp4
├── 📄 任务181：SSD中Anchor尺寸 宽高比 中心位置的确定.mp4
├── 📄 任务182：SSD中分类损失函数详解.mp4
├── 📄 任务183：Non-Max Suppression的原理.mp4
├── 📄 任务184：SSD和YOLO的比较 SSD的总结.mp4
├── 📄 任务187：Transposed Convolution原理与运用.mp4
├── 📄 任务189：图像生成的原理.mp4
├── 📄 任务190：使用深度学习自动图像生成手写数字的代码讲解.mp4
├── 📄 任务191：图像风格转移的原理.mp4
├── 📄 任务193：SSD的原理回顾.mp4
├── 📄 任务197：对输入模型参数的合法性检测和转换.mp4
├── 📄 任务200：SSD解码的实现.mp4
├── 📄 任务204：二值化网络的训练算法.mp4
├── 📄 任务207：DropoutNoScale层的实现.mp4
├── 📄 任务210：项目作业要求.mp4
├── 📄 任务211：神经网络在实际应用中面临的挑战, 轻量级深度神经网络的必要性.mp4
├── 📄 任务213：ShuffleNet, Group Convolution, Channel Shuffle的原理.mp4
├── 📄 任务214：EffNet, Spatial Seperable Convolution的原理计算量分析和实验效果.mp4
├── 📄 任务217：EffNet的代码讲解.mp4
├── 📄 任务218：One-Shot Learning 的意义和工作原理.mp4
├── 📄 任务219：用于One-Shot Learning 的Siamese 深度神经网络的介绍.mp4
├── 📄 任务227：Siamese One-Shot learning 知识回顾.mp4
└── 📄 任务230：使用 PyTorch 写训练网络的代码.mp4
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