咕泡-人工智能深度学习系统班第七期【195GB】

admin · 发表于 2025-9-20 22:42:57

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【课程目录】

├─第10章经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计
│  ├─10-1 节课程介绍
│  │    0-姿态估计课程介绍.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-2 节姿态估计OpenPose系列算法解读
│  │    1-姿态估计要解决的问题分析.mp4.mp4
│  │    10-匹配方法解读.mp4.mp4
│  │    11-CPM模型特点.mp4.mp4
│  │    12-算法流程与总结.mp4.mp4
│  │    2-姿态估计应用领域概述.mp4.mp4
│  │    3-传统topdown方法的问题.mp4.mp4
│  │    4-要解决的两个问题分析.mp4.mp4
│  │    5-基于高斯分布预测关键点位置.mp4.mp4
│  │    6-各模块输出特征图解读.mp4.mp4
│  │    7-PAF向量登场.mp4.mp4
│  │    8-PAF标签设计方法.mp4.mp4
│  │    9-预测时PAF积分计算方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-3 节OpenPose算法源码分析
│  │    1-数据集与路径配置解读.mp4.mp4
│  │    10-多阶段输出与预测.mp4.mp4
│  │    2-读取图像与标注信息.mp4.mp4
│  │    3-关键点与躯干特征图初始化.mp4.mp4
│  │    4-根据关键点位置设计关键点标签.mp4.mp4
│  │    5-准备构建PAF躯干标签.mp4.mp4
│  │    6-各位置点归属判断.mp4.mp4
│  │    7-特征图各点累加向量计算.mp4.mp4
│  │    8-完成PAF特征图制作.mp4.mp4
│  │    9-网络模型一阶段输出.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-4 节deepsort算法知识点解读
│  │    1-卡尔曼滤波通俗解释.mp4.mp4
│  │    10-sort与deepsort建模流程分析.mp4.mp4
│  │    11-预测与匹配流程解读.mp4.mp4
│  │    12-追踪任务流程拆解.mp4.mp4
│  │    2-卡尔曼滤波要完成的任务.mp4.mp4
│  │    3-任务本质分析.mp4.mp4
│  │    4-基于观测值进行最优估计.mp4.mp4
│  │    5-预测与更新操作.mp4.mp4
│  │    6-追踪中的状态量.mp4.mp4
│  │    7-匈牙利匹配算法概述.mp4.mp4
│  │    8-匹配小例子分析.mp4.mp4
│  │    9-REID特征的作用.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-5 节deepsort源码解读
│  │    1-项目环境配置.mp4.mp4
│  │    10-匹配结果与总结.mp4.mp4
│  │    2-参数与DEMO演示.mp4.mp4
│  │    3-针对检测结果初始化track.mp4.mp4
│  │    4-对track执行预测操作.mp4.mp4
│  │    5-状态量预测结果.mp4.mp4
│  │    6-IOU代价矩阵计算.mp4.mp4
│  │    7-参数更新操作.mp4.mp4
│  │    8-级联匹配模块.mp4.mp4
│  │    9-ReID特征代价矩阵计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-6 节YOLO-V4版本算法解读
│  │    1-V4版本整体概述.mp4.mp4
│  │    10-PAN模块解读.mp4.mp4
│  │    11-激活函数与整体架构总结.mp4.mp4
│  │    2-V4版本贡献解读.mp4.mp4
│  │    3-数据增强策略分析.mp4.mp4
│  │    4-DropBlock与标签平滑方法.mp4.mp4
│  │    5-损失函数遇到的问题.mp4.mp4
│  │    6-CIOU损失函数定义.mp4.mp4
│  │    7-NMS细节改进.mp4.mp4
│  │    8-SPP与CSP网络结构.mp4.mp4
│  │    9-SAM注意力机制模块.mp4.mp4
│  │
│  ├─10-7 节V5版本项目配置
│  │    1-整体项目概述.mp4.mp4
│  │    2-训练自己的数据集方法.mp4.mp4
│  │    3-训练数据参数配置.mp4.mp4
│  │    4-测试DEMO演示.mp4.mp4
│  │
│  └─10-8 节V5项目工程源码解读
│       1-数据源DEBUG流程解读.mp4.mp4
│       10-完成配置文件解析任务.mp4.mp4
│       11-前向传播计算.mp4.mp4
│       12-BottleneckCSP层计算方法.mp4.mp4
│       13-SPP层计算细节分析.mp4.mp4
│       14Head层流程解读.mp4.mp4
│       15-上采样与拼接操作.mp4.mp4
│       16-输出结果分析.mp4.mp4
│       17-超参数解读.mp4.mp4
│       18-命令行参数介绍.mp4.mp4
│       19-训练流程解读.mp4.mp4
│       2-图像数据源配置.mp4.mp4
│       20-各种训练策略概述.mp4.mp4
│       21-模型迭代过程.mp4.mp4
│       3-加载标签数据.mp4.mp4
│       4-Mosaic数据增强方法.mp4.mp4
│       5-数据四合一方法与流程演示.mp4.mp4
│       6-getItem构建batch.mp4.mp4
│       7-网络架构图可视化工具安装.mp4.mp4
│       8-V5网络配置文件解读.mp4.mp4
│       9-Focus模块流程分析.mp4.mp4
│
├─第11章 Transformer实战解读
│  ├─11-1 节Transformer算法解读
│  │    Transformer算法解读.mp4
│  │
│  ├─11-10 节MedicalTrasnformer论文解读
│  │    1-论文整体分析.mp4.mp4
│  │    2-核心思想分析.mp4.mp4
│  │    3-网络结构计算流程概述.mp4.mp4
│  │    4-论文公式计算分析.mp4.mp4
│  │    5-位置编码的作用与效果.mp4.mp4
│  │    6-拓展应用分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-11 节MedicalTransformer源码解读
│  │    1-项目环境配置MedicalTransformer.mp4.mp4
│  │    2-医学数据介绍与分析.mp4.mp4
│  │    3-基本处理操作.mp4.mp4
│  │    4-AxialAttention实现过程.mp4.mp4
│  │    5-位置编码向量解读.mp4.mp4
│  │    6-注意力计算过程与方法.mp4.mp4
│  │    7-局部特征提取与计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-12 节商汤LoFTR算法解读
│  │    1-特征匹配的应用场景.mp4.mp4
│  │    10-总结分析.mp4.mp4
│  │    2-特征匹配的基本流程分析.mp4.mp4
│  │    3-整体流程梳理分析.mp4.mp4
│  │    4-CrossAttention的作用与效果.mp4.mp4
│  │    5-transformer构建匹配特征.mp4.mp4
│  │    6-粗粒度匹配过程与作用.mp4.mp4
│  │    7-特征图拆解操作.mp4.mp4
│  │    8-细粒度匹配的作用与方法.mp4.mp4
│  │    9-基于期望预测最终位置.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-13 节局部特征关键点匹配实战
│  │    1-项目与参数配置解读.mp4.mp4
│  │    10-得到精细化输出结果.mp4.mp4
│  │    11-通过期望计算最终输出.mp4.mp4
│  │    2-DEMO效果演示.mp4.mp4
│  │    3-backbone特征提取模块.mp4.mp4
│  │    4-注意力机制的作用与效果分析.mp4.mp4
│  │    5-特征融合模块实现方法.mp4.mp4
│  │    6-cross关系计算方法实例.mp4.mp4
│  │    7-粗粒度匹配过程.mp4.mp4
│  │    8-完成基础匹配模块.mp4.mp4
│  │    9-精细化调整方法与实例.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-14 节分割模型Maskformer系列
│  │    分割模型Maskformer系列.mp4
│  │
│  ├─11-15 节Mask2former源码解读
│  │    1-Backbone获取多层级特征.mp4.mp4
│  │    10-正样本筛选损失计算.mp4.mp4
│  │    11-标签分类匹配结果分析.mp4.mp4
│  │    12-最终损失计算流程.mp4.mp4
│  │    13-汇总所有损失完成迭代.mp4.mp4
│  │    2-多层级采样点初始化构建.mp4.mp4
│  │    3-多层级输入特征序列创建方法.mp4.mp4
│  │    4-偏移量与权重计算并转换.mp4.mp4
│  │    5-Encoder特征构建方法实例.mp4.mp4
│  │    6-query要预测的任务解读.mp4.mp4
│  │    7-Decoder中的AttentionMask方法.mp4.mp4
│  │    8-损失模块输入参数分析.mp4.mp4
│  │    9-标签分配策略解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-16 节BEV特征空间
│  │    BEV特征空间.mp4
│  │
│  ├─11-17 节BevFormer源码解读
│  │    1-环境配置方法解读.mp4.mp4
│  │    10-获取当前BEV特征.mp4.mp4
│  │    11-Decoder级联校正模块.mp4.mp4
│  │    12-损失函数与预测可视化.mp4.mp4
│  │    2-数据集下载与配置方法.mp4.mp4
│  │    3-特征提取以及BEV空间初始化.mp4.mp4
│  │    4-特征对齐与位置编码初始化.mp4.mp4
│  │    5-Reference初始点构建.mp4.mp4
│  │    6-BEV空间与图像空间位置对应.mp4.mp4
│  │    7-注意力机制模块计算方法.mp4.mp4
│  │    8-BEV空间特征构建.mp4.mp4
│  │    9-Decoder要完成的任务分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-18 节时间序列预测
│  │    时间序列预测.mp4
│  │
│  ├─11-19 节Informer时间序列源码解读
│  │    Informer时间序列预测源码解读.mp4
│  │
│  ├─11-2 节视觉Transformer及其源码分析
│  │    视觉Transformer及其源码分析.mp4
│  │
│  ├─11-20 节Huggingface与NLP（讲故事）
│  │    Huggingface与NLP（讲故事）.mp4
│  │
│  ├─11-3 节VIT算法模型源码解读
│  │    1-项目配置说明.mp4.mp4
│  │    2-输入序列构建方法解读.mp4.mp4
│  │    3-注意力机制计算.mp4.mp4
│  │    4-输出层计算结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-4 节swintransformer算法原理解析
│  │    1-swintransformer整体概述.mp4.mp4
│  │    10-分层计算方法.mp4.mp4
│  │    2-要解决的问题及其优势分析.mp4.mp4
│  │    3-一个block要完成的任务.mp4.mp4
│  │    4-获取各窗口输入特征.mp4.mp4
│  │    5-基于窗口的注意力机制解读.mp4.mp4
│  │    6-窗口偏移操作的实现.mp4.mp4
│  │    7-偏移细节分析及其计算量概述.mp4.mp4
│  │    8-整体网络架构整合.mp4.mp4
│  │    9-下采样操作实现方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-5 节swintransformer源码解读
│  │    1-数据与环境配置解读.mp4.mp4
│  │    2-图像数据patch编码.mp4.mp4
│  │    3-数据按window进行划分计算.mp4.mp4
│  │    4-基础attention计算模块.mp4.mp4
│  │    5-窗口位移模块细节分析.mp4.mp4
│  │    6-patchmerge下采样操作.mp4.mp4
│  │    7-各block计算方法解读.mp4.mp4
│  │    8-输出层概述.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-6 节基于Transformer的detr?标检测算法
│  │    1-DETR目标检测基本思想解读.mp4.mp4
│  │    2-整体网络架构分析.mp4.mp4
│  │    3-位置信息初始化query向量.mp4.mp4
│  │    4-注意力机制的作用方法.mp4.mp4
│  │    5-训练过程的策略.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-7 节detr?标检测源码解读
│  │    1-项目环境配置解读.mp4.mp4
│  │    2-数据处理与dataloader.mp4.mp4
│  │    3-位置编码作用分析.mp4.mp4
│  │    4-backbone特征提取模块.mp4.mp4
│  │    5-mask与编码模块.mp4.mp4
│  │    6-编码层作用方法.mp4.mp4
│  │    7-Decoder层操作与计算.mp4.mp4
│  │    8-输出预测结果.mp4.mp4
│  │    9-损失函数与预测输出.mp4.mp4
│  │
│  ├─11-8 节DeformableDetr算法解读
│  │    DeformableDetr算法解读.mp4
│  │
│  └─11-9 节DeformableDetr物体检测源码分析
│       1-特征提取与位置编码.mp4.mp4
│       10-分类与回归输出模块.mp4.mp4
│       11-预测输出结果与标签匹配模块.mp4.mp4
│       2-序列特征展开并叠加.mp4.mp4
│       3-得到相对位置点编码.mp4.mp4
│       4-准备Encoder编码层所需全部输入.mp4.mp4
│       5-编码层中的序列分析.mp4.mp4
│       6-偏移量offset计算.mp4.mp4
│       7-偏移量对齐操作.mp4.mp4
│       8-Encoder层完成特征对齐.mp4.mp4
│       9-Decoder要完成的操作.mp4.mp4
│
├─第12章图神经网络实战
│  ├─12-1 节图神经网络基础
│  │    1-图神经网络应用领域分析.mp4.mp4
│  │    2-图基本模块定义.mp4.mp4
│  │    3-邻接矩阵的定义.mp4.mp4
│  │    4-GNN中常见任务.mp4.mp4
│  │    5-消息传递计算方法.mp4.mp4
│  │    6-多层GCN的作用.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-10 节基于图模型的时间序列预测
│  │    基于图模型的时间序列预测.mp4
│  │
│  ├─12-11 节异构图神经网络
│  │    异构图神经网络.mp4
│  │
│  ├─12-2 节图卷积GCN模型
│  │    1-GCN基本模型概述.mp4.mp4
│  │    2-图卷积的基本计算方法.mp4.mp4
│  │    3-邻接的矩阵的变换.mp4.mp4
│  │    4-GCN变换原理解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-3 节图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用
│  │    1-PyTorch Geometric工具包安装与配置方法.mp4.mp4
│  │    2-数据集与邻接矩阵格式.mp4.mp4
│  │    3-模型定义与训练方法.mp4.mp4
│  │    4-文献引用数据集分类案例实战.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-4 节使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
│  │    1-构建数据集基本方法.mp4.mp4
│  │    2-数据集与任务背景概述.mp4.mp4
│  │    3-数据集基本预处理.mp4.mp4
│  │    4-用户行为图结构创建.mp4.mp4
│  │    5-数据集创建函数介绍.mp4.mp4
│  │    6-网络结构定义模块.mp4.mp4
│  │    7-TopkPooling进行下采样任务.mp4.mp4
│  │    8-获取全局特征.mp4.mp4
│  │    9-模型训练与总结.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-5 节图注意力机制与序列图模型
│  │    1-图注意力机制的作用与方法.mp4.mp4
│  │    2-邻接矩阵计算图Attention.mp4.mp4
│  │    3-序列图神经网络TGCN应用.mp4.mp4
│  │    4-序列图神经网络细节.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-6 节图相似度论文解读
│  │    1-要完成的任务分析.mp4.mp4
│  │    2-基本方法概述解读.mp4.mp4
│  │    3-图模型提取全局与局部特征.mp4.mp4
│  │    4-NTN模块的作用与效果.mp4.mp4
│  │    5-点之间的对应关系计算.mp4.mp4
│  │    6-结果输出与总结.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-7 节图相似度计算实战
│  │    1-数据集与任务概述.mp4.mp4
│  │    2-图卷积特征提取模块.mp4.mp4
│  │    3-分别计算不同Batch点的分布.mp4.mp4
│  │    4-获得直方图特征结果.mp4.mp4
│  │    5-图的全局特征构建.mp4.mp4
│  │    6-NTN图相似特征提取.mp4.mp4
│  │    7-预测得到相似度结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─12-8 节基于图模型的轨迹估计
│  │    1-数据集与标注信息解读.mp4
│  │    2-整体三大模块分析.mp4.mp4
│  │    3-特征工程的作用与效果.mp4.mp4
│  │    4-传统方法与现在向量空间对比.mp4.mp4
│  │    5-输入细节分析.mp4.mp4
│  │    6-子图模块构建方法.mp4.mp4
│  │    7-特征融合模块分析.mp4.mp4
│  │    8-VectorNet输出层分析.mp4.mp4
│  │
│  └─12-9 节图模型轨迹估计实战
│       1-数据与环境配置.mp4.mp4
│       2-训练数据准备.mp4.mp4
│       3-Agent特征提取方法.mp4.mp4
│       4-DataLoader构建图结构.mp4.mp4
│       5-SubGraph与Attention模型流程.mp4.mp4
│
├─第13章面向深度学习的无人驾驶实战
│  ├─13-1 节深度估计算法原理解读
│  │    1-深度估计效果与应用.mp4.mp4
│  │    10-损失计算.mp4.mp4
│  │    2-kitti数据集介绍.mp4.mp4
│  │    3-使用backbone获取层级特征.mp4.mp4
│  │    4-差异特征计算边界信息.mp4.mp4
│  │    5-SPP层的作用.mp4.mp4
│  │    6-空洞卷积与ASPP.mp4.mp4
│  │    7-特征拼接方法分析.mp4.mp4
│  │    8-网络coarse-to-fine过程.mp4.mp4
│  │    9-权重参数预处理.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-10 节NeuralRecon项目源码解读
│  │    1-Backbone得到特征图.mp4.mp4
│  │    2-初始化体素位置.mp4.mp4
│  │    3-坐标映射方法实现.mp4.mp4
│  │    4-得到体素所对应特征图.mp4.mp4
│  │    5-插值得到对应特征向量.mp4.mp4
│  │    6-得到一阶段输出结果.mp4.mp4
│  │    7-完成三个阶段预测结果.mp4.mp4
│  │    8-项目总结.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-11 节TSDF算法与应用
│  │    1-TSDF整体概述分析.mp4.mp4
│  │    2-合成过程DEMO演示.mp4.mp4
│  │    3-布局初始化操作.mp4.mp4
│  │    4-TSDF计算基本流程解读.mp4.mp4
│  │    5-坐标转换流程分析.mp4.mp4
│  │    6-输出结果融合更新.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-12 节TSDF实战案例
│  │    1-环境配置概述.mp4.mp4
│  │    2-初始化与数据读取.mp4.mp4
│  │    3-计算得到TSDF输出.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-13 节轨迹估计算法与论文解读
│  │    1-数据集与标注信息解读.mp4.mp4
│  │    2-整体三大模块分析.mp4.mp4
│  │    3-特征工程的作用与效果.mp4.mp4
│  │    4-传统方法与现在向量空间对比.mp4.mp4
│  │    5-输入细节分析.mp4.mp4
│  │    6-子图模块构建方法.mp4.mp4
│  │    7-特征融合模块分析.mp4.mp4
│  │    8-VectorNet输出层分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-14 节轨迹估计预测实战
│  │    1-数据与环境配置..mp4.mp4
│  │    2-训练数据准备.mp4.mp4
│  │    3-Agent特征提取方法.mp4.mp4
│  │    4-DataLoader构建图结构.mp4.mp4
│  │    5-SubGraph与Attention模型流程.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-15 节特斯拉无人驾驶解读
│  │    特斯拉无人驾驶解读.mp4
│  │
│  ├─13-2 节深度估计项目实战
│  │    1-项目环境配置解读.mp4.mp4
│  │    10-损失函数通俗解读.mp4.mp4
│  │    11-模型DEMO输出结果.mp4.mp4
│  │    2-数据与标签定义方法.mp4.mp4
│  │    3-数据集dataloader制作.mp4.mp4
│  │    4-使用backbone进行特征提取.mp4.mp4
│  │    5-计算差异特征.mp4.mp4
│  │    6-权重参数标准化操作.mp4.mp4
│  │    7-网络结构ASPP层.mp4.mp4
│  │    8-特征拼接方法解读.mp4.mp4
│  │    9-输出深度估计结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-3 节车道线检测算法与论文解读
│  │    1-数据标签与任务分析.mp4.mp4
│  │    2-网络整体框架分析.mp4.mp4
│  │    3-输出结果分析.mp4.mp4
│  │    4-损失函数计算方法.mp4.mp4
│  │    5-论文概述分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-4 节基于深度学习的车道线检测项目实战
│  │    1-车道数据与标签解读.mp4.mp4
│  │    10-车道线规则损失函数限制.mp4.mp4
│  │    11-DEMO制作与配置.mp4.mp4
│  │    2-项目环境配置演示.mp4.mp4
│  │    3-制作数据集dataloader.mp4.mp4
│  │    4-车道线标签数据处理.mp4.mp4
│  │    5-四条车道线标签位置矩阵.mp4.mp4
│  │    6-grid设置方法.mp4.mp4
│  │    7-完成数据与标签制作.mp4.mp4
│  │    8-算法网络结构解读.mp4.mp4
│  │    9-损失函数计算模块分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-5 节商汤LoFTR算法解读
│  │    1-特征匹配的应用场景.mp4.mp4
│  │    10-总结分析.mp4.mp4
│  │    2-特征匹配的基本流程分析.mp4.mp4
│  │    3-整体流程梳理分析.mp4.mp4
│  │    4-CrossAttention的作用与效果.mp4.mp4
│  │    5-transformer构建匹配特征.mp4.mp4
│  │    6-粗粒度匹配过程与作用.mp4.mp4
│  │    7-特征图拆解操作.mp4.mp4
│  │    8-细粒度匹配的作用与方法.mp4.mp4
│  │    9-基于期望预测最终位置.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-6 节局部特征关键点匹配实战
│  │    1-项目与参数配置解读.mp4.mp4
│  │    10-得到精细化输出结果.mp4.mp4
│  │    11-通过期望计算最终输出.mp4.mp4
│  │    2-DEMO效果演示.mp4.mp4
│  │    3-backbone特征提取模块.mp4.mp4
│  │    4-注意力机制的作用与效果分析.mp4.mp4
│  │    5-特征融合模块实现方法.mp4.mp4
│  │    6-cross关系计算方法实例.mp4.mp4
│  │    7-粗粒度匹配过程.mp4.mp4
│  │    8-完成基础匹配模块.mp4.mp4
│  │    9-精细化调整方法与实例.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-7 节三维重建应用与坐标系基础
│  │    1-三维重建概述分析.mp4.mp4
│  │    2-三维重建应用领域概述.mp4.mp4
│  │    3-成像方法概述.mp4.mp4
│  │    4-相机坐标系.mp4.mp4
│  │    5-坐标系转换方法解读.mp4.mp4
│  │    6-相机内外参.mp4.mp4
│  │    7-通过内外参数进行坐标变换.mp4.mp4
│  │    8-相机标定简介.mp4.mp4
│  │
│  ├─13-8 节NeuralRecon算法解读
│  │    1-任务流程分析.mp4.mp4
│  │    2-基本框架熟悉.mp4.mp4
│  │    3-特征映射方法解读.mp4.mp4
│  │    4-片段融合思想.mp4.mp4
│  │    5-整体架构重构方法.mp4.mp4
│  │
│  └─13-9 节NeuralRecon项目环境配置
│       1-数据集下载与配置方法.mp4.mp4
│       2-Scannet数据集内容概述.mp4.mp4
│       3-TSDF标签生成方法.mp4.mp4
│       4-ISSUE的作用.mp4.mp4
│       5-完成依赖环境配置.mp4.mp4
│
├─第14章对比学习与多模态任务实战
│  ├─14-1 节对比学习算法与实例
│  │    对比学习算法与实例.mp4
│  │
│  ├─14-2 节CLIP系列
│  │    CLIP系列.mp4.mp4
│  │
│  ├─14-3 节多模态3D目标检测算法源码解读
│  │    1-环境配置与数据集概述.mp4.mp4
│  │    10-3D卷积特征融合.mp4.mp4
│  │    11-输出层预测结果.mp4.mp4
│  │    2-数据与标注文件介绍.mp4.mp4
│  │    3-基本流程梳理并进入debug模式.mp4.mp4
│  │    4-数据与图像特征提取模块.mp4.mp4
│  │    5-体素索引位置获取.mp4.mp4
│  │    6-体素特征提取方法解读.mp4.mp4
│  │    7-体素特征计算方法分析.mp4.mp4
│  │    8-全局体素特征提取.mp4.mp4
│  │    9-多模态特征融合.mp4.mp4
│  │
│  ├─14-4 节多模态文字识别
│  │    多模态文字识别.mp4
│  │
│  └─14-5 节ANINET源码解读
│       1-数据集与环境概述.mp4.mp4
│       2-配置文件修改方法.mp4.mp4
│       3-Bakbone模块得到特征.mp4.mp4
│       4-视觉Transformer模块的作用.mp4.mp4
│       5-视觉模型中的编码与解码的效果.mp4.mp4
│       6-文本模型中的结构分析.mp4.mp4
│       7-迭代修正模块.mp4.mp4
│       8-输出层与损失计算.mp4.mp4
│
├─第15章行人重识别实战
│  ├─15-1 节行人重识别原理及其应用
│  │    1-行人重识别要解决的问题.mp4.mp4
│  │    2-挑战与困难分析.mp4.mp4
│  │    3-评估标准rank1指标.mp4.mp4
│  │    4-map值计算方法.mp4.mp4
│  │    5-triplet损失计算实例.mp4.mp4
│  │    6-Hard-Negative方法应用.mp4.mp4
│  │
│  ├─15-2 节基于注意力机制的Reld模型论文解读
│  │    1-论文整体思想及注意力机制的作用解读.mp4.mp4
│  │    2-空间权重值计算流程分析.mp4.mp4
│  │    3-融合空间注意力所需特征.mp4.mp4
│  │    4-基于特征图的注意力计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─15-3 节基于Attention的行人重识别项目实战
│  │    1-项目环境与数据集配置.mp4.mp4
│  │    2-参数配置与整体架构分析.mp4.mp4
│  │    3-进入debug模式解读网络计算流程.mp4.mp4
│  │    4-获得空间位置点之间的关系.mp4.mp4
│  │    5-组合关系特征图.mp4.mp4
│  │    6-计算得到位置权重值.mp4.mp4
│  │    7-基于特征图的权重计算.mp4.mp4
│  │    8-损失函数计算实例解读.mp4.mp4
│  │    9-训练与测试模块演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─15-4 节AAAI2020顶会算法精讲
│  │    1-论文整体框架概述.mp4.mp4
│  │    2-局部特征与全局关系计算方法.mp4.mp4
│  │    3-特征分组方法.mp4.mp4
│  │    4-GCP模块特征融合方法.mp4.mp4
│  │    5-oneVsReset方法实例.mp4.mp4
│  │    6-损失函数应用位置.mp4.mp4
│  │
│  ├─15-5 节项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战
│  │    1-项目配置与数据集介绍.mp4.mp4
│  │    10-得到所有分组特征结果.mp4.mp4
│  │    11-损失函数与训练过程演示.mp4.mp4
│  │    12-测试与验证模块.mp4.mp4
│  │    2-数据源构建方法分析.mp4.mp4
│  │    3-dataloader加载顺序解读.mp4.mp4
│  │    4-debug模式解读.mp4.mp4
│  │    5-网络计算整体流程演示.mp4.mp4
│  │    6-特征序列构建.mp4.mp4
│  │    7-GCP全局特征提取.mp4.mp4
│  │    8-局部特征提取实例.mp4.mp4
│  │    9-特征组合汇总.mp4.mp4
│  │
│  ├─15-6 节旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
│  │    1-关键点位置特征构建.mp4.mp4
│  │    2-图卷积与匹配的作用.mp4.mp4
│  │    3-局部特征热度图计算.mp4.mp4
│  │    4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4.mp4
│  │    5-图卷积模块实现方法.mp4.mp4
│  │    6-图匹配在行人重识别中的作用.mp4.mp4
│  │    7-整体算法框架分析.mp4.mp4
│  │
│  └─15-7 节基于拓扑图的行人重识别项目实战
│       1-数据集与环境配置概述.mp4.mp4
│       10-整体项目总结.mp4.mp4
│       2-局部特征准备方法.mp4.mp4
│       3-得到一阶段热度图结果.mp4.mp4
│       4-阶段监督训练.mp4.mp4
│       5-初始化图卷积模型.mp4.mp4
│       6-mask矩阵的作用.mp4.mp4
│       7-邻接矩阵学习与更新.mp4.mp4
│       8-基于拓扑结构组合关键点特征.mp4.mp4
│       9-图匹配模块计算流程.mp4.mp4
│
├─第16章对抗生成网络实战
│  ├─16-1 节课程介绍
│  │    课程介绍.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-2 节对抗生成网络架构原理与实战解析
│  │    1-对抗生成网络通俗解释.mp4.mp4
│  │    2-GAN网络组成.mp4.mp4
│  │    3-损失函数解释说明.mp4.mp4
│  │    4-数据读取模块.mp4.mp4
│  │    5-生成与判别网络定义.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-3 节基于CycleGan开源项目实战图像合成
│  │    1-CycleGan网络所需数据.mp4.mp4
│  │    10-额外补充：VISDOM可视化配置.mp4.mp4
│  │    2-CycleGan整体网络架构.mp4.mp4
│  │    3-PatchGan判别网络原理.mp4.mp4
│  │    4-Cycle开源项目简介.mp4.mp4
│  │    5-数据读取与预处理操作.mp4.mp4
│  │    6-生成网络模块构造.mp4.mp4
│  │    7-判别网络模块构造.mp4.mp4
│  │    8-损失函数：identity loss计算方法.mp4.mp4
│  │    9-生成与判别损失函数指定.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-4 节stargan论文架构解析
│  │    1-stargan效果演示分析.mp4.mp4
│  │    2-网络架构整体思路解读.mp4.mp4
│  │    3-建模流程分析.mp4.mp4
│  │    4-V1版本存在的问题及后续改进思路.mp4.mp4
│  │    5-V2版本在整体网络架构.mp4.mp4
│  │    6-编码器训练方法.mp4.mp4
│  │    7-损失函数公式解析.mp4.mp4
│  │    8-训练过程分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-5 节stargan项目实战及其源码解读
│  │    1-生成模块损失计算.mp4.mp4
│  │    10-损失计算详细过程.mp4.mp4
│  │    2-测试模块效果与实验分析.mp4.mp4
│  │    3-项目配置与数据源下载.mp4.mp4
│  │    4-测试效果演示.mp4.mp4
│  │    5-项目参数解析.mp4.mp4
│  │    6-生成器模块源码解读.mp4.mp4
│  │    7-所有网络模块构建实例.mp4.mp4
│  │    8-数据读取模块分析.mp4.mp4
│  │    9-判别器损失计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-6 节基于starganvc2的变声器论文原理解读
│  │    1-论文整体思路与架构解读.mp4.mp4
│  │    2-VCC2016输入数据.mp4.mp4
│  │    3-语音特征提取.mp4.mp4
│  │    4-生成器模型架构分析.mp4.mp4
│  │    5-InstanceNorm的作用解读.mp4.mp4
│  │    6-AdaIn的目的与效果.mp4.mp4
│  │    7-判别器模块分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-7 节starganvc2变声器项目实战及其源码解读
│  │    1-数据与项目文件解读.mp4.mp4
│  │    10-源码损失计算流程.mp4.mp4
│  │    11-测试模块-生成转换语音.mp4.mp4
│  │    2-环境配置与工具包安装.mp4.mp4
│  │    3-数据预处理与声音特征提取.mp4.mp4
│  │    4-生成器构造模块解读.mp4.mp4
│  │    5-下采样与上采样操作.mp4.mp4
│  │    6-starganvc2版本标签输入分析.mp4.mp4
│  │    7-生成器前向传播维度变化.mp4.mp4
│  │    8-判别器模块解读.mp4.mp4
│  │    9-论文损失函数.mp4.mp4
│  │
│  ├─16-8 节图像超分辨率重构实战
│  │    1-论文概述.mp4.mp4
│  │    2-网络架构.mp4.mp4
│  │    3-数据与环境配置.mp4.mp4
│  │    4-数据加载与配置.mp4.mp4
│  │    5-生成模块.mp4.mp4
│  │    6-判别模块.mp4.mp4
│  │    7-VGG特征提取网络.mp4.mp4
│  │    8-损失函数与训练.mp4.mp4
│  │    9-测试模块.mp4.mp4
│  │
│  └─16-9 节基于GAN的图像补全实战
│       1-.论文概述.mp4.mp4
│       2-网络架构.mp4.mp4
│       3- 细节设计.mp4.mp4
│       4- 论文总结.mp4.mp4
│       5- 数据与项目概述.mp4.mp4
│       6- 参数基本设计.mp4.mp4
│       7- 网络结构配置.mp4.mp4
│       8- 网络迭代训练.mp4.mp4
│       9- 测试模块.mp4.mp4
│
├─第17章强化学习实战系列
│  ├─17-1 节强化学习简介及其应用
│  │    1-一张图通俗解释强化学习.mp4.mp4
│  │    2-强化学习的指导依据.mp4.mp4
│  │    3-强化学习AI游戏DEMO.mp4.mp4
│  │    4-应用领域简介.mp4.mp4
│  │    5-强化学习工作流程.mp4.mp4
│  │    6-计算机眼中的状态与行为.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-2 节PPO算法与公式推导
│  │    1-基本情况介绍.mp4.mp4
│  │    2-与环境交互得到所需数据.mp4.mp4
│  │    3-要完成的目标分析.mp4.mp4
│  │    4-策略梯度推导.mp4.mp4
│  │    5-baseline方法.mp4.mp4
│  │    6-OnPolicy与OffPolicy策略.mp4
│  │    7-importance sampling的作用.mp4.mp4
│  │    8-PPO算法整体思路解析.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-3 节PPO实战-月球登陆器训练实例
│  │    1-Critic的作用与效果.mp4.mp4
│  │    2-PPO2版本公式解读.mp4.mp4
│  │    3-参数与网络结构定义.mp4.mp4
│  │    4-得到动作结果.mp4.mp4
│  │    5-奖励获得与计算.mp4.mp4
│  │    6-参数迭代与更新.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-4 节Q-learning与DQN算法
│  │    1-算法原理通俗解读.mp4.mp4
│  │    2-目标函数与公式解析.mp4.mp4
│  │    3-Qlearning算法实例解读.mp4.mp4
│  │    4-Q值迭代求解.mp4.mp4
│  │    5-DQN简介.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-5 节DQN算法实例演示
│  │    1-整体任务流程演示.mp4.mp4
│  │    2-探索与action获取.mp4.mp4
│  │    3-计算target值.mp4.mp4
│  │    4-训练与更新.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-6 节DQN改进与应用技巧
│  │    1-DoubleDqn要解决的问题.mp4.mp4
│  │    2-DuelingDqn改进方法.mp4.mp4
│  │    3-Dueling整体网络架构分析.mp4.mp4
│  │    4-MultiSetp策略.mp4.mp4
│  │    5-连续动作处理方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─17-7 节Actor-Critic算法分析（A3C）
│  │    1-AC算法回顾与知识点总结.mp4.mp4
│  │    2-优势函数解读与分析.mp4.mp4
│  │    3-计算流程实例.mp4.mp4
│  │    4-A3C整体架构分析.mp4.mp4
│  │    5-损失函数整理.mp4.mp4
│  │
│  └─17-8 节用A3C玩转超级马里奥
│       1-整体流程与环境配置.mp4.mp4
│       2-启动游戏环境.mp4.mp4
│       3-要计算的指标回顾.mp4.mp4
│       4-初始化局部模型并加载参数.mp4.mp4
│       5-与环境交互得到训练数据.mp4.mp4
│       6-训练网络模型.mp4.mp4
│
├─第18章 AI黑科技实例
│  ├─18-1 节GPT系列生成模型
│  │    GPT系列.mp4
│  │
│  ├─18-2 节GPT建模与预测流程
│  │    1-生成模型可以完成的任务概述.mp4.mp4
│  │    2-数据样本生成方法.mp4.mp4
│  │    3-训练所需参数解读.mp4.mp4
│  │    4-模型训练过程.mp4.mp4
│  │    5-部署与网页预测展示.mp4.mp4
│  │
│  ├─18-3 节CLIP系列
│  │    CLIP系列.mp4.mp4
│  │
│  ├─18-4 节Diffusion模型解读
│  │    Diffusion模型解读.mp4
│  │
│  ├─18-5 节Dalle2及其源码解读
│  │    直播15：Openai Dalle2建模分析.mp4
│  │
│  └─18-6 节ChatGPT
│       ChatGPT.mp4.mp4
│
├─第19章深度学习模型部署与剪枝优化实战
│  ├─19-1 节AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano
│  │    1.1 jetson nano 硬件介绍.mp4.mp4
│  │    1.2 jetson nano 刷机.mp4.mp4
│  │    1.2b jetson nano 系统安装过程.mp4.mp4
│  │    1.3 感受nano的GPU算力.mp4.mp4
│  │    1.4 安装使用摄像头csi usb.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-10 节模型剪枝-Network Slimming实战解读
│  │    1-整体案例流程解读.mp4.mp4
│  │    2-加入L1正则化来进行更新.mp4.mp4
│  │    3-剪枝模块介绍.mp4.mp4
│  │    4-筛选需要的特征图.mp4.mp4
│  │    5-剪枝后模型参数赋值.mp4.mp4
│  │    6-微调完成剪枝模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-11 节Mobilenet三代网络模型架构
│  │    1-模型剪枝分析.mp4.mp4
│  │    10-V2整体架构与效果分析.mp4.mp4
│  │    11-V3版本网络架构分析.mp4.mp4
│  │    12-SE模块作用与效果解读.mp4.mp4
│  │    13-代码实现mobilenetV3网络架构.mp4.mp4
│  │    2-常见剪枝方法介绍.mp4.mp4
│  │    3-mobilenet简介.mp4.mp4
│  │    4-经典卷积计算量与参数量分析.mp4.mp4
│  │    5-深度可分离卷积的作用与效果.mp4.mp4
│  │    6-参数与计算量的比较.mp4.mp4
│  │    7-V1版本效果分析.mp4.mp4
│  │    8-V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4.mp4
│  │    9-倒残差结构的作用.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-2 节AIoT人工智能物联网之AI 实战
│  │    2.1 jetson-inference 入门.mp4.mp4
│  │    2.2 docker 的安装使用.mp4.mp4
│  │    2.3 docker中运行分类模型.mp4.mp4
│  │    2.4 训练自己的目标检测模型准备.mp4.mp4
│  │    2.5 训练出自己目标识别模型a.mp4.mp4
│  │    2.5 训练出自己目标识别模型b.mp4.mp4
│  │    2.6 转换出onnx模型，并使用.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-3 节AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
│  │    3.1 NVIDIA TAO介绍和安装.mp4.mp4
│  │    3.2 NVIDIA TAO数据准备和环境设置.mp4.mp4
│  │    3.3 NVIDIA TAO数据转换.mp4.mp4
│  │    3.4 NVIDIA TAO预训练模型和训练a.mp4.mp4
│  │    3.4 NVIDIA TAO预训练模型和训练b.mp4.mp4
│  │    3.4 NVIDIA TAO预训练模型和训练c.mp4.mp4
│  │    3.5 TAO剪枝在训练推理验证.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-4 节 AIoT人工智能物联网之deepstream
│  │    4.1 deepstream 介绍安装.mp4.mp4
│  │    4.2 deepstream HelloWorld.mp4.mp4
│  │    4.3 GStreamer RTP和RTSP1.mp4.mp4
│  │    4.3 GStreamer RTP和RTSP2.mp4.mp4
│  │    4.4 python实现RTP和RTSP.mp4.mp4
│  │    4.5 deepstream推理.mp4.mp4
│  │    4.6 deepstream集成yolov4.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-5 节pyTorch框架部署实践
│  │    1-所需基本环境配置.mp4.mp4
│  │    2-模型加载与数据预处理.mp4.mp4
│  │    3-接收与预测模块实现.mp4.mp4
│  │    4-效果实例演示.mp4.mp4
│  │    5-课程简介.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-6 节YOLO-V3物体检测部署实例
│  │    1-项目所需配置文件介绍.mp4.mp4
│  │    2-加载参数与模型权重.mp4.mp4
│  │    3-数据预处理.mp4.mp4
│  │    4-返回线性预测结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-7 节docker实例演示
│  │    1-docker简介.mp4.mp4
│  │    2-docker安装与配置.mp4.mp4
│  │    3-阿里云镜像配置.mp4.mp4
│  │    4-基于docker配置pytorch环境.mp4.mp4
│  │    5-安装演示环境所需依赖.mp4.mp4
│  │    6-复制所需配置到容器中.mp4.mp4
│  │    7-上传与下载配置好的项目.mp4.mp4
│  │
│  ├─19-8 节tensorflow-serving实战
│  │    1-tf-serving项目获取与配置.mp4.mp4
│  │    2-加载并启动模型服务.mp4.mp4
│  │    3-测试模型部署效果.mp4.mp4
│  │    4-fashion数据集获取.mp4.mp4
│  │    5-加载fashion模型启动服务.mp4.mp4
│  │
│  └─19-9 节模型剪枝-Network Slimming算法分析
│       1-论文算法核心框架概述.mp4.mp4
│       2-BatchNorm要解决的问题.mp4.mp4
│       3-BN的本质作用.mp4.mp4
│       4-额外的训练参数解读.mp4.mp4
│       5-稀疏化原理与效果.mp4.mp4
│
├─第1章直播回放
│  ├─1-1 节开班典礼
│  │    20230301人工智能第七期开班典礼.mp4
│  │
│  ├─1-10 节直播8：图神经网络
│  │    图神经网络.mp4
│  │
│  ├─1-11 节直播9：LangChain与VQA任务
│  │    LangChain与VQA任务.mp4
│  │
│  ├─1-12 节直播10：EfficientVIT与DINOV2
│  │    EfficientVIT与DINOV2.mp4
│  │
│  ├─1-13 节直播11：对比学习与自监督任务
│  │    对比学习与自监督任务.mp4
│  │
│  ├─1-14 节直播12：注意力机制串讲
│  │    注意力机制串讲.mp4
│  │
│  ├─1-15 节直播13：BEITV2-3与Mmlab自监督源码解读
│  │    BEITV2-3与Mmlab自监督源码解读.mp4
│  │
│  ├─1-16 节直播14：Bev特征空间与知识蒸馏
│  │    Bev特征空间与知识蒸馏.mp4
│  │
│  ├─1-17 节直播15：总结与论文和简历
│  │    总结与论文和简历.mp4
│  │
│  ├─1-2 节Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看)
│  │    Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看).mp4.mp4
│  │
│  ├─1-3 节直播1：神经网络结构
│  │    神经网络结构.mp4
│  │
│  ├─1-4 节直播2：卷积神经网络
│  │    卷积神经网络.mp4.mp4
│  │
│  ├─1-5 节直播3：Transformer
│  │    Transformer.mp4
│  │
│  ├─1-6 节直播4：VIT源码解读
│  │    VIT源码解读.mp4
│  │
│  ├─1-7 节直播5：Segment anything
│  │    视觉大模型Segment Anything.mp4.mp4
│  │
│  ├─1-8 节直播6：时间序列timesnet
│  │    时间序列通用解决方案TimesNet.mp4.mp4
│  │
│  └─1-9 节直播7：文本大模型下游任务一条龙
│       文本大模型.mp4.mp4
│
├─第20章面向医学领域的深度学习实战
│  ├─20-1 节卷积神经网络原理与参数解读
│  │    1-卷积神经网络应用领域.mp4.mp4
│  │    10-VGG网络架构.mp4.mp4
│  │    11-残差网络Resnet.mp4.mp4
│  │    12-感受野的作用.mp4.mp4
│  │    2-卷积的作用.mp4.mp4
│  │    3-卷积特征值计算方法.mp4.mp4
│  │    4-得到特征图表示.mp4.mp4
│  │    5-步长与卷积核大小对结果的影响.mp4.mp4
│  │    6-边缘填充方法.mp4.mp4
│  │    7-特征图尺寸计算与参数共享.mp4.mp4
│  │    8-池化层的作用.mp4.mp4
│  │    9-整体网络架构.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-10 节基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
│  │    1-数据集与任务概述.mp4.mp4
│  │    2-项目基本配置参数.mp4.mp4
│  │    3-任务流程解读.mp4.mp4
│  │    4-文献报告分析.mp4.mp4
│  │    5-补充：视频数据源特征处理方法概述.mp4.mp4
│  │    6-补充：R(2plus1)D处理方法分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-11 节YOLO系列物体检测算法原理解读
│  │    1-检测任务中阶段的意义.mp4.mp4
│  │    10-置信度误差与优缺点分析.mp4.mp4
│  │    11-V2版本细节升级概述.mp4.mp4
│  │    12-网络结构特点.mp4.mp4
│  │    13-架构细节解读.mp4.mp4
│  │    14-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4.mp4
│  │    15-偏移量计算方法.mp4.mp4
│  │    16-坐标映射与还原.mp4.mp4
│  │    17-感受野的作用.mp4.mp4
│  │    18-特征融合改进.mp4.mp4
│  │    19-V3版本改进概述.mp4.mp4
│  │    2-不同阶段算法优缺点分析.mp4.mp4
│  │    20-多scale方法改进与特征融合.mp4.mp4
│  │    21-经典变换方法对比分析.mp4.mp4
│  │    22-残差连接方法解读.mp4.mp4
│  │    23-整体网络模型架构分析.mp4.mp4
│  │    24-先验框设计改进.mp4.mp4
│  │    25-softmax层改进.mp4.mp4
│  │    26-V4版本整体概述.mp4.mp4
│  │    27-V4版本贡献解读.mp4.mp4
│  │    28-数据增强策略分析.mp4.mp4
│  │    29-DropBlock与标签平滑方法.mp4.mp4
│  │    3-IOU指标计算.mp4.mp4
│  │    30-损失函数遇到的问题.mp4.mp4
│  │    31-CIOU损失函数定义.mp4.mp4
│  │    32-NMS细节改进.mp4.mp4
│  │    33-SPP与CSP网络结构.mp4.mp4
│  │    34-SAM注意力机制模块.mp4.mp4
│  │    35-PAN模块解读.mp4.mp4
│  │    36-激活函数与整体架构总结.mp4.mp4
│  │    4-评估所需参数计算.mp4.mp4
│  │    5-map指标计算.mp4.mp4
│  │    6-YOLO算法整体思路解读.mp4.mp4
│  │    7-检测算法要得到的结果.mp4.mp4
│  │    8-整体网络架构解读.mp4.mp4
│  │    9-位置损失计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-12 节基于YOLO5细胞检测实战
│  │    1-任务与细胞数据集介绍.mp4.mp4
│  │    2-模型与算法配置参数解读.mp4.mp4
│  │    3-网络训练流程演示.mp4.mp4
│  │    4-效果评估与展示.mp4.mp4
│  │    5-细胞检测效果演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-13 节知识图谱原理解读
│  │    1-知识图谱通俗解读.mp4.mp4
│  │    10-视觉领域图编码实例.mp4.mp4
│  │    11-图谱知识融合与总结分析.mp4.mp4
│  │    2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4.mp4
│  │    3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4.mp4
│  │    4-金融与推荐领域的应用.mp4.mp4
│  │    5-数据获取分析.mp4.mp4
│  │    6-数据关系抽取分析.mp4.mp4
│  │    7-常用NLP技术点分析.mp4.mp4
│  │    8-graph-embedding的作用与效果.mp4.mp4
│  │    9-金融领域图编码实例.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-14 节Neo4j数据库实战
│  │    1-Neo4j图数据库介绍.mp4.mp4
│  │    2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4.mp4
│  │    3-可视化例子演示.mp4.mp4
│  │    4-创建与删除操作演示.mp4.mp4
│  │    5-数据库更改查询操作演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-15 节基于知识图谱的医药问答系统实战
│  │    1-项目概述与整体架构分析.mp4.mp4
│  │    10-完成对话系统构建.mp4.mp4
│  │    2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4.mp4
│  │    3-任务流程概述.mp4.mp4
│  │    4-环境配置与所需工具包安装.mp4.mp4
│  │    5-提取数据中的关键字段信息.mp4.mp4
│  │    6-创建关系边.mp4.mp4
│  │    7-打造医疗知识图谱模型.mp4.mp4
│  │    8-加载所有实体数据.mp4.mp4
│  │    9-实体关键词字典制作.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-16 节词向量模型与RNN网络架构
│  │    1-词向量模型通俗解释.mp4.mp4
│  │    2-模型整体框架.mp4.mp4
│  │    3-训练数据构建.mp4.mp4
│  │    4-CBOW与Skip-gram模型.mp4.mp4
│  │    5-负采样方案.mp4.mp4
│  │    额外补充-RNN网络模型解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-17 节医学糖尿病数据命名实体识别
│  │    1-数据与任务介绍.mp4.mp4
│  │    2-整体模型架构.mp4.mp4
│  │    3-数据-标签-语料库处理.mp4.mp4
│  │    4-输入样本填充补齐.mp4.mp4
│  │    5-训练网络模型.mp4.mp4
│  │    6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-2 节PyTorch框架基本处理操作
│  │    1-PyTorch实战课程简介.mp4.mp4
│  │    2-PyTorch框架发展趋势简介.mp4.mp4
│  │    3-框架安装方法（CPU与GPU版本）.mp4.mp4
│  │    4-PyTorch基本操作简介.mp4.mp4
│  │    5-自动求导机制.mp4.mp4
│  │    6-线性回归DEMO-数据与参数配置.mp4.mp4
│  │    7-线性回归DEMO-训练回归模型.mp4.mp4
│  │    8-补充：常见tensor格式.mp4.mp4
│  │    9-补充：Hub模块简介.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-3 节PyTorch框架必备核心模块解读
│  │    1-卷积网络参数定义.mp4.mp4
│  │    10-加载训练好的网络模型.mp4.mp4
│  │    11-优化器模块配置.mp4.mp4
│  │    12-实现训练模块.mp4.mp4
│  │    13-训练结果与模型保存.mp4.mp4
│  │    14-加载模型对测试数据进行预测.mp4.mp4
│  │    15-额外补充-Resnet论文解读.mp4.mp4
│  │    16-额外补充-Resnet网络架构解读.mp4.mp4
│  │    2-网络流程解读.mp4.mp4
│  │    3-Vision模块功能解读.mp4.mp4
│  │    4-分类任务数据集定义与配置.mp4.mp4
│  │    5-图像增强的作用.mp4.mp4
│  │    6-数据预处理与数据增强模块.mp4.mp4
│  │    7-Batch数据制作.mp4.mp4
│  │    8-迁移学习的目标.mp4.mp4
│  │    9-迁移学习策略.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-4 节基于Resnet的医学数据集分类实战
│  │    1-医学疾病数据集介绍.mp4.mp4
│  │    2-Resnet网络架构原理分析.mp4.mp4
│  │    3-dataloader加载数据集.mp4.mp4
│  │    4-Resnet网络前向传播.mp4.mp4
│  │    5-残差网络的shortcut操作.mp4.mp4
│  │    6-特征图升维与降采样操作.mp4.mp4
│  │    7-网络整体流程与训练演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-5 节图像分割及其损失函数概述
│  │    1-语义分割与实例分割概述.mp4.mp4
│  │    2-分割任务中的目标函数定义.mp4.mp4
│  │    3-MIOU评估标准.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-6 节Unet系列算法讲解
│  │    1-Unet网络编码与解码过程.mp4.mp4
│  │    2-网络计算流程.mp4.mp4
│  │    3-Unet升级版本改进.mp4.mp4
│  │    4-后续升级版本介绍.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-7 节unet医学细胞分割实战
│  │    1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4.mp4
│  │    2-数据增强工具.mp4.mp4
│  │    3-Debug模式演示网络计算流程.mp4.mp4
│  │    4-特征融合方法演示.mp4.mp4
│  │    5-迭代完成整个模型计算任务.mp4.mp4
│  │    6-模型效果验证.mp4.mp4
│  │
│  ├─20-8 节deeplab系列算法
│  │    1-deeplab分割算法概述.mp4.mp4
│  │    2-空洞卷积的作用.mp4.mp4
│  │    3-感受野的意义.mp4.mp4
│  │    4-SPP层的作用.mp4.mp4
│  │    5-ASPP特征融合策略.mp4.mp4
│  │    6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4.mp4
│  │
│  └─20-9 节基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
│       1-PascalVoc数据集介绍.mp4.mp4
│       2-项目参数与数据集读取.mp4.mp4
│       3-网络前向传播流程.mp4.mp4
│       4-ASPP层特征融合.mp4.mp4
│       5-分割模型训练.mp4.mp4
│
├─第21章自然语言处理经典案例实战
│  ├─21-1 节NLP常用工具包实战
│  │    1-Python字符串处理.mp4.mp4
│  │    10-名字实体匹配.mp4.mp4
│  │    11-恐怖袭击分析.mp4.mp4
│  │    12-统计分析结果.mp4.mp4
│  │    13-结巴分词器.mp4.mp4
│  │    14-词云展示.mp4.mp4
│  │    2-正则常用符号.mp4.mp4
│  │    2-正则表达式基本语法.mp4.mp4
│  │    4-常用函数介绍.mp4.mp4
│  │    5-NLTK工具包简介.mp4.mp4
│  │    6-停用词过滤.mp4.mp4
│  │    7-词性标注.mp4.mp4
│  │    8-数据清洗实例.mp4.mp4
│  │    9-Spacy工具包.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-10 节NLP-文本特征方法对比
│  │    1-任务概述.mp4.mp4
│  │    2-词袋模型.mp4.mp4
│  │    3-词袋模型分析.mp4.mp4
│  │    4-TFIDF模型.mp4.mp4
│  │    5-word2vec词向量模型.mp4.mp4
│  │    6-深度学习模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-11 节NLP-相似度模型
│  │    1.任务概述.mp4.mp4
│  │    2-数据展示.mp4.mp4
│  │    3-正负样本制作.mp4.mp4
│  │    4-数据预处理.mp4.mp4
│  │    5-网络模型定义.mp4.mp4
│  │    6-基于字符的训练.mp4.mp4
│  │    7-基于句子的相似度训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-12 节LSTM情感分析
│  │    1-RNN网络架构.mp4.mp4
│  │    2-LSTM网络架构.mp4.mp4
│  │    3-案例：使用LSTM进行情感分类.mp4.mp4
│  │    4-情感数据集处理.mp4.mp4
│  │    5-基于word2vec的LSTM模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-13 节机器人写唐诗
│  │    1-任务概述与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-参数配置.mp4.mp4
│  │    3-数据预处理模块.mp4.mp4
│  │    4-batch数据制作.mp4.mp4
│  │    5-RNN模型定义.mp4.mp4
│  │    6-完成训练模块.mp4.mp4
│  │    7-训练唐诗生成模型.mp4.mp4
│  │    8-测试唐诗生成效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-14 节对话机器人
│  │    1-效果演示.mp4.mp4
│  │    2-参数配置与数据加载.mp4.mp4
│  │    3-数据处理.mp4.mp4
│  │    4-词向量与投影.mp4.mp4
│  │    5-seq网络.mp4.mp4
│  │    6-网络训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-2 节商品信息可视化与文本分析
│  │    1-任务概述.mp4.mp4
│  │    2-商品类别划分.mp4.mp4
│  │    3-商品类别可视化展示.mp4.mp4
│  │    4-描述长度对价格的影响.mp4.mp4
│  │    5-词云展示.mp4.mp4
│  │    6-tf-idf结果.mp4.mp4
│  │    7-降维可视化展示.mp4.mp4
│  │    8-聚类与主题模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-3 节贝叶斯算法
│  │    1-贝叶斯算法概述.mp4.mp4
│  │    2-贝叶斯推导实例.mp4.mp4
│  │    3-贝叶斯拼写纠错实例.mp4.mp4
│  │    4-垃圾邮件过滤实例.mp4.mp4
│  │    5-贝叶斯实现拼写检查器.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-4 节新闻分类任务实战
│  │    1-文本分析与关键词提取.mp4.mp4
│  │    2-相似度计算.mp4.mp4
│  │    3-新闻数据与任务简介.mp4.mp4
│  │    4-TF-IDF关键词提取.mp4.mp4
│  │    5-LDA建模.mp4.mp4
│  │    6-基于贝叶斯算法进行新闻分类.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-5 节HMM隐马尔科夫模型
│  │    1-马尔科夫模型.mp4.mp4
│  │    10-维特比算法.mp4.mp4
│  │    2-隐马尔科夫模型基本出发点.mp4.mp4
│  │    3-组成与要解决的问题.mp4.mp4
│  │    4-暴力求解方法.mp4.mp4
│  │    5-复杂度计算.mp4.mp4
│  │    6-前向算法.mp4.mp4
│  │    7-前向算法求解实例.mp4.mp4
│  │    8-Baum-Welch算法.mp4.mp4
│  │    9-参数求解.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-6 节HMM工具包实战
│  │    1-hmmlearn工具包.mp4.mp4
│  │    2-工具包使用方法.mp4.mp4
│  │    3-中文分词任务.mp4.mp4
│  │    4-实现中文分词.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-7 节语言模型
│  │    1-开篇.mp4.mp4
│  │    10-负采样模型.mp4.mp4
│  │    2-语言模型.mp4.mp4
│  │    3-N-gram模型.mp4.mp4
│  │    4-词向量.mp4.mp4
│  │    5-神经网络模型.mp4.mp4
│  │    6-Hierarchical Softmax.mp4.mp4
│  │    7-CBOW模型实例.mp4.mp4
│  │    8-CBOW求解目标.mp4.mp4
│  │    9-梯度上升求解.mp4.mp4
│  │
│  ├─21-8 节使用Gemsim构建词向量
│  │    1-使用Gensim库构造词向量.mp4.mp4
│  │    2-维基百科中文数据处理.mp4.mp4
│  │    3-Gensim构造word2vec模型.mp4.mp4
│  │    4-测试模型相似度结果.mp4.mp4
│  │
│  └─21-9 节基于word2vec的分类任务
│       1-影评情感分类.mp4.mp4
│       2-基于词袋模型训练分类器.mp4.mp4
│       3-准备word2vec输入数据.mp4.mp4
│       4-使用gensim构建word2vec词向量（新）.mp4.mp4
│
├─第22章自然语言处理必备神器Huggingface系列实战
│  ├─22-1 节Huggingface与NLP介绍解读
│  │    第一章：Huggingface与NLP介绍解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-10 节补充Huggingface数据集制作方法实例
│  │    1-数据结构分析.mp4.mp4
│  │    2-Huggingface中的预处理实例.mp4.mp4
│  │    3-数据处理基本流程.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-2 节Transformer工具包基本操作实例解读
│  │    1-工具包与任务整体介绍.mp4.mp4
│  │    2-NLP任务常规流程分析.mp4.mp4
│  │    3-AttentionMask配套使用方法.mp4.mp4
│  │    4-文本切分方法实例解读.mp4.mp4
│  │    5-数据集与模型.mp4.mp4
│  │    6-数据Dataloader封装.mp4.mp4
│  │    7-模型训练所需配置参数.mp4.mp4
│  │    8-模型训练DEMO.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-3 节BERT系列算法解读
│  │    1-BERT模型训练方法解读.mp4.mp4
│  │    2-ALBERT基本定义.mp4.mp4
│  │    3-ALBERT中的简化方法解读.mp4.mp4
│  │    4-RoBerta模型训练方法解读.mp4.mp4
│  │    5-DistilBert模型解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-4 节文本标注工具与NER实例
│  │    1-文本标注工具Doccano配置方法.mp4.mp4
│  │    2-命名实体识别任务标注方法实例.mp4.mp4
│  │    3-标注导出与BIO处理.mp4.mp4
│  │    4-标签处理并完成对齐操作.mp4.mp4
│  │    5-预训练模型加载与参数配置.mp4.mp4
│  │    6-模型训练与输出结果预测.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-5 节文本预训练模型构建实例
│  │    1-预训练模型效果分析.mp4.mp4
│  │    2-文本数据截断处理.mp4.mp4
│  │    3-预训练模型自定义训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-6 节GPT系列算法
│  │    1-GPT系列算法概述.mp4.mp4
│  │    2-GPT三代版本分析.mp4.mp4
│  │    3-GPT初代版本要解决的问题.mp4.mp4
│  │    4-GPT第二代版本训练策略.mp4.mp4
│  │    5-采样策略与多样性.mp4.mp4
│  │    6-GPT3的提示与生成方法.mp4.mp4
│  │    7-应用场景CODEX分析.mp4.mp4
│  │    8-DEMO应用演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-7 节GPT训练与预测部署流程
│  │    1-生成模型可以完成的任务概述.mp4.mp4
│  │    2-数据样本生成方法.mp4.mp4
│  │    3-训练所需参数解读.mp4.mp4
│  │    4-模型训练过程.mp4.mp4
│  │    5-部署与网页预测展示.mp4.mp4
│  │
│  ├─22-8 节文本摘要建模
│  │    1-中文商城评价数据处理方法.mp4.mp4
│  │    2-模型训练与测试结果.mp4.mp4
│  │    3-文本摘要数据标注方法.mp4.mp4
│  │    4-训练自己标注的数据并测试.mp4.mp4
│  │
│  └─22-9 节图谱知识抽取实战
│       1-应用场景概述分析.mp4.mp4
│       2-数据标注格式样例分析.mp4.mp4
│       3-数据处理与读取模块.mp4.mp4
│       4-实体抽取模块分析.mp4.mp4
│       5-标签与数据结构定义方法.mp4.mp4
│       6-模型构建与计算流程.mp4.mp4
│       7-网络模型前向计算方法.mp4.mp4
│       8-关系抽取模型训练.mp4.mp4
│
├─第23章自然语言处理通用框架-BERT实战
│  ├─23-1 节自然语言处理通用框架BERT原理解读
│  │    0-BERT课程简介.mp4.mp4
│  │    1-BERT任务目标概述.mp4.mp4
│  │    10-训练实例.mp4.mp4
│  │    2-传统解决方案遇到的问题.mp4.mp4
│  │    3-注意力机制的作用.mp4.mp4
│  │    4-self-attention计算方法.mp4.mp4
│  │    5-特征分配与softmax机制.mp4.mp4
│  │    6-Multi-head的作用.mp4.mp4
│  │    7-位置编码与多层堆叠.mp4.mp4
│  │    8-transformer整体架构梳理.mp4.mp4
│  │    9-BERT模型训练方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-2 节谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
│  │    1-BERT开源项目简介.mp4.mp4
│  │    10-构建QKV矩阵.mp4.mp4
│  │    11-完成Transformer模块构建.mp4.mp4
│  │    12-训练BERT模型.mp4.mp4
│  │    2-项目参数配置.mp4.mp4
│  │    3-数据读取模块.mp4.mp4
│  │    4-数据预处理模块.mp4.mp4
│  │    5-tfrecord制作.mp4.mp4
│  │    6-Embedding层的作用.mp4.mp4
│  │    7-加入额外编码特征.mp4.mp4
│  │    8-加入位置编码特征.mp4.mp4
│  │    9-mask机制.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-3 节项目实战-基于BERT的中文情感分析实战
│  │    1-中文分类数据与任务概述.mp4.mp4
│  │    2-读取处理自己的数据集.mp4.mp4
│  │    3-训练BERT中文分类模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-4 节项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战
│  │    1-命名实体识别数据分析与任务目标.mp4.mp4
│  │    2-NER标注数据处理与读取.mp4.mp4
│  │    3-构建BERT与CRF模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-5 节必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读
│  │    1-词向量模型通俗解释.mp4.mp4
│  │    2-模型整体框架.mp4.mp4
│  │    3-训练数据构建.mp4.mp4
│  │    4-CBOW与Skip-gram模型.mp4.mp4
│  │    5-负采样方案.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-6 节必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型
│  │    1-数据与任务流程.mp4.mp4
│  │    2-数据清洗.mp4.mp4
│  │    3-batch数据制作.mp4.mp4
│  │    4-网络训练.mp4.mp4
│  │    5-可视化展示.mp4.mp4
│  │
│  ├─23-7 节必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例
│  │    1-RNN网络模型解读.mp4.mp4
│  │    2-NLP应用领域与任务简介.mp4.mp4
│  │    3-项目流程解读.mp4.mp4
│  │    4-加载词向量特征.mp4.mp4
│  │    5-正负样本数据读取.mp4.mp4
│  │    6-构建LSTM网络模型.mp4.mp4
│  │    7-训练与测试效果.mp4.mp4
│  │    8-LSTM情感分析.mp4.mp4
│  │
│  └─23-8 节医学糖尿病数据命名实体识别
│       1-数据与任务介绍.mp4.mp4
│       2-整体模型架构.mp4.mp4
│       3-数据-标签-语料库处理.mp4.mp4
│       4-输入样本填充补齐.mp4.mp4
│       5-训练网络模型.mp4.mp4
│       6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4.mp4
│
├─第24章知识图谱实战系列
│  ├─24-1 节知识图谱介绍及其应用领域分析
│  │    1-知识图谱通俗解读.mp4.mp4
│  │    2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4.mp4
│  │    3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4.mp4
│  │    4-金融与推荐领域的应用.mp4.mp4
│  │    5-数据获取分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-2 节知识图谱涉及技术点分析
│  │    1-数据关系抽取分析.mp4.mp4
│  │    2-常用NLP技术点分析.mp4.mp4
│  │    3-graph-embedding的作用与效果.mp4.mp4
│  │    4-金融领域图编码实例.mp4.mp4
│  │    5-视觉领域图编码实例.mp4.mp4
│  │    6-图谱知识融合与总结分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-3 节Neo4j数据库实战
│  │    1-Neo4j图数据库介绍.mp4.mp4
│  │    2-Neo4j数据库安装流程演示.mp4.mp4
│  │    3-可视化例子演示.mp4.mp4
│  │    4-创建与删除操作演示.mp4.mp4
│  │    5-数据库更改查询操作演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-4 节使用python操作neo4j实例
│  │    1-使用Py2neo建立连接.mp4.mp4
│  │    2-提取所需的指标信息.mp4.mp4
│  │    3-在图中创建实体.mp4.mp4
│  │    4-根据给定实体创建关系.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-5 节基于知识图谱的医药问答系统实战
│  │    1-项目概述与整体架构分析.mp4.mp4
│  │    10-完成对话系统构建.mp4.mp4
│  │    2-医疗数据介绍及其各字段含义.mp4.mp4
│  │    3-任务流程概述.mp4.mp4
│  │    4-环境配置与所需工具包安装.mp4.mp4
│  │    5-提取数据中的关键字段信息.mp4.mp4
│  │    6-创建关系边.mp4.mp4
│  │    7-打造医疗知识图谱模型.mp4.mp4
│  │    8-加载所有实体数据.mp4.mp4
│  │    9-实体关键词字典制作.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-6 节文本关系抽取实践
│  │    1-关系抽取要完成的任务演示与分析.mp4.mp4
│  │    2-LTP工具包概述介绍.mp4.mp4
│  │    3-pyltp安装与流程演示.mp4.mp4
│  │    4-得到分词与词性标注结果.mp4.mp4
│  │    5-依存句法概述.mp4.mp4
│  │    6-句法分析结果整理.mp4.mp4
│  │    7-语义角色构建与分析.mp4.mp4
│  │    8-设计规则完成关系抽取.mp4.mp4
│  │
│  ├─24-7 节金融平台风控模型实践
│  │    1-竞赛任务目标.mp4.mp4
│  │    2-图模型信息提取.mp4.mp4
│  │    3-节点权重特征提取(PageRank).mp4.mp4
│  │    4-deepwalk构建图顶点特征.mp4.mp4
│  │    5-各项统计特征.mp4.mp4
│  │    6-app安装特征.mp4.mp4
│  │    7-图中联系人特征.mp4.mp4
│  │
│  └─24-8 节医学糖尿病数据命名实体识别
│       1-数据与任务介绍.mp4.mp4
│       2-整体模型架构.mp4.mp4
│       3-数据-标签-语料库处理.mp4.mp4
│       4-输入样本填充补齐.mp4.mp4
│       5-训练网络模型.mp4.mp4
│       6-医疗数据集（糖尿病）实体识别.mp4.mp4
│
├─第25章语音识别实战系列
│  ├─25-1 节seq2seq序列网络模型
│  │    1-序列网络模型概述分析.mp4.mp4
│  │    2-工作原理概述.mp4.mp4
│  │    3-注意力机制的作用.mp4.mp4
│  │    4-加入attention的序列模型整体架构.mp4.mp4
│  │    5-TeacherForcing的作用与训练策略.mp4.mp4
│  │    6-额外补充-RNN网络模型解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─25-2 节LAS模型语音识别实战
│  │    1-数据源与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-语料表制作方法.mp4.mp4
│  │    3-制作json标注数据.mp4.mp4
│  │    4-声音数据处理模块解读.mp4.mp4
│  │    5-Pack与Pad操作解析.mp4.mp4
│  │    6-编码器模块整体流程.mp4.mp4
│  │    7-加入注意力机制.mp4.mp4
│  │    8-计算得到每个输出的attention得分.mp4.mp4
│  │    9-解码器与训练过程演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─25-3 节starganvc2变声器论文原理解读
│  │    1-论文整体思路与架构解读.mp4.mp4
│  │    2-VCC2016输入数据.mp4.mp4
│  │    3-语音特征提取.mp4.mp4
│  │    4-生成器模型架构分析.mp4.mp4
│  │    5-InstanceNorm的作用解读.mp4.mp4
│  │    6-AdaIn的目的与效果.mp4.mp4
│  │    7-判别器模块分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─25-4 节staeganvc2变声器源码实战
│  │    1-数据与项目文件解读.mp4.mp4
│  │    10-源码损失计算流程.mp4.mp4
│  │    11-测试模块-生成转换语音.mp4.mp4
│  │    2-环境配置与工具包安装.mp4.mp4
│  │    3-数据预处理与声音特征提取.mp4.mp4
│  │    4-生成器构造模块解读.mp4.mp4
│  │    5-下采样与上采样操作.mp4.mp4
│  │    6-starganvc2版本标签输入分析.mp4.mp4
│  │    7-生成器前向传播维度变化.mp4.mp4
│  │    8-判别器模块解读.mp4.mp4
│  │    9-论文损失函数.mp4.mp4
│  │
│  ├─25-5 节语音分离ConvTasnet模型
│  │    1-语音分离任务分析.mp4.mp4
│  │    2-经典语音分离模型概述.mp4.mp4
│  │    3-DeepClustering论文解读.mp4.mp4
│  │    4-TasNet编码器结构分析.mp4.mp4
│  │    5-DW卷积的作用与效果.mp4.mp4
│  │    6-基于Mask得到分离结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─25-6 节ConvTasnet语音分离实战
│  │    1-数据准备与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-训练任务所需参数介绍.mp4.mp4
│  │    3-DataLoader定义.mp4.mp4
│  │    4-采样数据特征编码.mp4.mp4
│  │    5编码器特征提取.mp4.mp4
│  │    6-构建更大的感受区域.mp4.mp4
│  │    7-解码得到分离后的语音.mp4.mp4
│  │    8-测试模块所需参数.mp4.mp4
│  │
│  └─25-7 节语音合成tacotron最新版实战
│       1-语音合成项目所需环境配置.mp4.mp4
│       10-得到加权的编码向量.mp4.mp4
│       11-模型输出结果.mp4.mp4
│       12-损失函数与预测.mp4.mp4
│       2-所需数据集介绍.mp4.mp4
│       3-路径配置与整体流程解读.mp4.mp4
│       4-Dataloader构建数据与标签.mp4.mp4
│       5-编码层要完成的任务.mp4.mp4
│       6-得到编码特征向量.mp4.mp4
│       7-解码器输入准备.mp4.mp4
│       8-解码器流程梳理.mp4.mp4
│       9-注意力机制应用方法.mp4.mp4
│
├─第26章推荐系统实战系列
│  ├─26-1 节推荐系统介绍及其应用
│  │    1-推荐系统通俗解读.mp4.mp4
│  │    2-推荐系统发展简介.mp4.mp4
│  │    3-应用领域与多方位评估指标.mp4.mp4
│  │    4-任务流程与挑战概述.mp4.mp4
│  │    5-常用技术点分析.mp4.mp4
│  │    6-与深度学习的结合.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-10 节基本统计分析的电影推荐
│  │    1-电影数据与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-数据与关键词信息展示.mp4.mp4
│  │    3-关键词云与直方图展示.mp4.mp4
│  │    4-特征可视化.mp4.mp4
│  │    5-数据清洗概述.mp4.mp4
│  │    6-缺失值填充方法.mp4.mp4
│  │    7-推荐引擎构造.mp4.mp4
│  │    8-数据特征构造.mp4.mp4
│  │    9-得出推荐结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-11 节补充-基于相似度的酒店推荐系统
│  │    1-酒店数据与任务介绍.mp4.mp4
│  │    2-文本词频统计.mp4.mp4
│  │    3-ngram结果可视化展示.mp4.mp4
│  │    4-文本清洗.mp4.mp4
│  │    5-相似度计算.mp4.mp4
│  │    6-得出推荐结果.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-2 节协同过滤与矩阵分解
│  │    1-协同过滤与矩阵分解简介.mp4.mp4
│  │    2-基于用户与商品的协同过滤.mp4.mp4
│  │    3-相似度计算与推荐实例.mp4.mp4
│  │    4-矩阵分解的目的与效果.mp4.mp4
│  │    5-矩阵分解中的隐向量.mp4.mp4
│  │    6-目标函数简介.mp4.mp4
│  │    7-隐式情况分析.mp4.mp4
│  │    8-Embedding的作用.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-3 节音乐推荐系统实战
│  │    1-音乐推荐任务概述.mp4.mp4
│  │    2-数据集整合.mp4.mp4
│  │    3-基于物品的协同过滤.mp4.mp4
│  │    4-物品相似度计算与推荐.mp4.mp4
│  │    5-SVD矩阵分解.mp4.mp4
│  │    6-基于矩阵分解的音乐推荐.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-4 节知识图谱与Neo4j数据库实例
│  │    1-知识图谱通俗解读.mp4.mp4
│  │    10-数据库更改查询操作演示.mp4.mp4
│  │    2-知识图谱在搜索引擎中的应用.mp4.mp4
│  │    3-知识图谱在医疗领域应用实例.mp4.mp4
│  │    4-金融与推荐领域的应用.mp4.mp4
│  │    5-数据获取分析.mp4.mp4
│  │    6-Neo4j图数据库介绍.mp4.mp4
│  │    7-Neo4j数据库安装流程演示.mp4.mp4
│  │    8-可视化例子演示.mp4.mp4
│  │    9-创建与删除操作演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-5 节基于知识图谱的电影推荐实战
│  │    1-知识图谱推荐系统效果演示.mp4.mp4
│  │    2-kaggle电影数据集下载与配置.mp4.mp4
│  │    3-图谱需求与任务流程解读.mp4.mp4
│  │    4-项目所需环境配置安装.mp4.mp4
│  │    5-构建用户电影知识图谱.mp4.mp4
│  │    6-图谱查询与匹配操作.mp4.mp4
│  │    7-相似度计算与推荐引擎构建.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-6 节点击率估计FM与DeepFM算法
│  │    1-CTR估计及其经典方法概述.mp4.mp4
│  │    2-高维特征带来的问题.mp4.mp4
│  │    3-二项式特征的作用与挑战.mp4.mp4
│  │    4-二阶公式推导与化简.mp4.mp4
│  │    5-FM算法解析.mp4.mp4
│  │    6-DeepFm整体架构解读.mp4.mp4
│  │    7-输入层所需数据样例.mp4.mp4
│  │    8-Embedding层的作用与总结.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-7 节DeepFM算法实战
│  │    1-数据集介绍与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-广告点击数据预处理实例.mp4.mp4
│  │    3-数据处理模块Embedding层.mp4.mp4
│  │    4-Index与Value数据制作.mp4.mp4
│  │    5-一阶权重参数设计.mp4.mp4
│  │    6-二阶特征构建方法.mp4.mp4
│  │    7-特征组合方法实例分析.mp4.mp4
│  │    8-完成FM模块计算.mp4.mp4
│  │    9-DNN模块与训练过程.mp4.mp4
│  │
│  ├─26-8 节推荐系统常用工具包演示
│  │    1-环境配置与数据集介绍.mp4.mp4
│  │    2-电影数据集预处理分析.mp4.mp4
│  │    3-surprise工具包基本使用.mp4.mp4
│  │    4-模型测试集结果.mp4.mp4
│  │    5-评估指标概述.mp4.mp4
│  │
│  └─26-9 节基于文本数据的推荐实例
│       1-数据与环境配置介绍.mp4.mp4
│       2-数据科学相关数据介绍.mp4.mp4
│       3-文本数据预处理.mp4.mp4
│       4-TFIDF构建特征矩阵.mp4.mp4
│       5-矩阵分解演示.mp4.mp4
│       6-LDA主题模型效果演示.mp4.mp4
│       7-推荐结果分析.mp4.mp4
│
├─第2章 AI课程所需安装软件教程
│  └─2-1 节AI课程所需安装软件教程
│       软件安装简介.mp4.mp4
│
├─第3章深度学习必备核心算法
│  ├─3-1 节神经网络算法解读
│  │    神经网络算法解读.mp4
│  │
│  ├─3-2 节卷积神经网络算法解读
│  │    卷积神经网络算法解读.mp4
│  │
│  ├─3-3 节递归神经网络算法解读
│  │    递归神经网络算法解读.mp4
│  │
│  └─3-4 节额外补充
│       在源码中加入各种注意力机制方法.mp4.mp4
│
├─第4章深度学习核心框架PyTorch
│  ├─4-1 节PyTorch框架介绍与配置安装
│  │    1-PyTorch框架与其他框架区别分析.mp4.mp4
│  │    2-CPU与GPU版本安装方法解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─4-2 节使用神经网络进行分类任务
│  │    1-数据集与任务概述.mp4.mp4
│  │    2-基本模块应用测试.mp4.mp4
│  │    3-网络结构定义方法.mp4.mp4
│  │    4-数据源定义简介.mp4.mp4
│  │    5-损失与训练模块分析.mp4.mp4
│  │    6-训练一个基本的分类模型.mp4.mp4
│  │    7-参数对结果的影响.mp4.mp4
│  │
│  ├─4-3 节神经网络回归任务-气温预测
│  │    神经网络回归任务-气温预测.mp4
│  │
│  ├─4-4 节卷积网络参数解读分析
│  │    1-输入特征通道分析.mp4.mp4
│  │    2-卷积网络参数解读.mp4.mp4
│  │    3-卷积网络模型训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─4-5 节图像识别模型与训练策略（重点）
│  │    1-任务分析与图像数据基本处理.mp4.mp4
│  │    10-测试结果演示分析.mp4.mp4
│  │    2-数据增强模块.mp4.mp4
│  │    3-数据集与模型选择.mp4.mp4
│  │    4-迁移学习方法解读.mp4.mp4
│  │    5-输出层与梯度设置.mp4.mp4
│  │    6-输出类别个数修改.mp4.mp4
│  │    7-优化器与学习率衰减.mp4.mp4
│  │    8-模型训练方法.mp4.mp4
│  │    9-重新训练全部模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─4-6 节DataLoader自定义数据集制作
│  │    1-Dataloader要完成的任务分析.mp4.mp4
│  │    2-图像数据与标签路径处理.mp4.mp4
│  │    3-Dataloader中需要实现的方法分析.mp4.mp4
│  │    4-实用Dataloader加载数据并训练模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─4-7 节LSTM文本分类实战
│  │    1-数据集与任务目标分析.mp4.mp4
│  │    2-文本数据处理基本流程分析.mp4.mp4
│  │    3-命令行参数与DEBUG.mp4.mp4
│  │    4-训练模型所需基本配置参数分析.mp4.mp4
│  │    5-预料表与字符切分.mp4.mp4
│  │    6-字符预处理转换ID.mp4.mp4
│  │    7-LSTM网络结构基本定义.mp4.mp4
│  │    8-网络模型预测结果输出.mp4.mp4
│  │    9-模型训练任务与总结.mp4.mp4
│  │
│  └─4-8 节PyTorch框架Flask部署例子
│       1-基本结构与训练好的模型加载.mp4.mp4
│       2-服务端处理与预测函数.mp4.mp4
│       3-基于Flask测试模型预测结果.mp4.mp4
│
├─第5章 Opencv图像处理框架实战
│  ├─5-1 节课程简介与环境配置
│  │    1-课程简介.mp4.mp4
│  │    2-Python与Opencv配置安装.mp4.mp4
│  │    3-Notebook与IDE环境.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-10 节?档扫描OCR识别
│  │    1-整体流程演示.mp4.mp4
│  │    2-文档轮廓提取.mp4.mp4
│  │    3-原始与变换坐标计算.mp4.mp4
│  │    4-透视变换结果.mp4.mp4
│  │    5-tesseract-ocr安装配置.mp4.mp4
│  │    6-文档扫描识别效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-11 节图像特征-harris
│  │    1-角点检测基本原理.mp4.mp4
│  │    2-基本数学原理.mp4.mp4
│  │    3-求解化简.mp4.mp4
│  │    4-特征归属划分.mp4.mp4
│  │    5-opencv角点检测效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-12 节图像特征-sift
│  │    1-尺度空间定义.mp4.mp4
│  │    2-高斯差分金字塔.mp4.mp4
│  │    3-特征关键点定位.mp4.mp4
│  │    4-生成特征描述.mp4.mp4
│  │    5-特征向量生成.mp4.mp4
│  │    6-opencv中sift函数使用.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-13 节全景图像拼接
│  │    1-特征匹配方法.mp4.mp4
│  │    2-RANSAC算法.mp4.mp4
│  │    3-图像拼接方法.mp4.mp4
│  │    4-流程解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-14 节停?场?位识别
│  │    1-任务整体流程.mp4.mp4
│  │    2-所需数据介绍.mp4.mp4
│  │    3-图像数据预处理.mp4.mp4
│  │    4-车位直线检测.mp4.mp4
│  │    5-按列划分区域.mp4.mp4
│  │    6-车位区域划分.mp4.mp4
│  │    7-识别模型构建.mp4.mp4
│  │    8-基于视频的车位检测.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-15 节答题卡识别判卷
│  │    1-整体流程与效果概述.mp4.mp4
│  │    2-预处理操作.mp4.mp4
│  │    3-填涂轮廓检测.mp4.mp4
│  │    4-选项判断识别.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-16 节背景建模
│  │    1-背景消除-帧差法.mp4.mp4
│  │    2-混合高斯模型.mp4.mp4
│  │    3-学习步骤.mp4.mp4
│  │    4-背景建模实战.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-17 节光流估计
│  │    1-基本概念.mp4.mp4
│  │    2-Lucas-Kanade算法.mp4.mp4
│  │    3-推导求解.mp4.mp4
│  │    4-光流估计实战.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-18 节Opencv的DNN模块
│  │    1-dnn模块.mp4.mp4
│  │    2-模型加载结果输出.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-19 节?标追踪
│  │    1-目标追踪概述.mp4.mp4
│  │    2-多目标追踪实战.mp4.mp4
│  │    3-深度学习检测框架加载.mp4.mp4
│  │    4-基于dlib与ssd的追踪.mp4.mp4
│  │    5-多进程目标追踪.mp4.mp4
│  │    6-多进程效率提升对比.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-2 节图像基本操作
│  │    1-计算机眼中的图像.mp4.mp4
│  │    2-视频的读取与处理.mp4.mp4
│  │    3-ROI区域.mp4.mp4
│  │    4-边界填充.mp4.mp4
│  │    5-数值计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-20 节卷积原理与操作
│  │    1-卷积神经网络的应用.mp4.mp4
│  │    2-卷积层解释.mp4.mp4
│  │    3-卷积计算过程.mp4.mp4
│  │    4-pading与stride.mp4.mp4
│  │    5-卷积参数共享.mp4.mp4
│  │    6-池化层原理.mp4.mp4
│  │    7-卷积效果演示.mp4.mp4
│  │    8-卷积操作流程.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-21 节疲劳检测
│  │    1-关键点定位概述.mp4.mp4
│  │    2-获取人脸关键点.mp4.mp4
│  │    3-定位效果演示.mp4.mp4
│  │    4-闭眼检测.mp4.mp4
│  │    5-检测效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-3 节阈值与平滑处理
│  │    1-图像阈值.mp4.mp4
│  │    2-图像平滑处理.mp4.mp4
│  │    3-高斯与中值滤波.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-4 节图像形态学操作
│  │    1-腐蚀操作.mp4.mp4
│  │    2-膨胀操作.mp4.mp4
│  │    3-开运算与闭运算.mp4.mp4
│  │    4-梯度计算.mp4.mp4
│  │    5-礼帽与黑帽.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-5 节图像梯度计算
│  │    1-Sobel算子.mp4.mp4
│  │    2-梯度计算方法.mp4.mp4
│  │    3-scharr与lapkacian算子.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-6 节边缘检测
│  │    1-Canny边缘检测流程.mp4.mp4
│  │    2-非极大值抑制.mp4.mp4
│  │    3-边缘检测效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-7 节图像?字塔与轮廓检测
│  │    1-图像金字塔定义.mp4.mp4
│  │    2-金字塔制作方法.mp4.mp4
│  │    3-轮廓检测方法.mp4.mp4
│  │    4-轮廓检测结果.mp4.mp4
│  │    5-轮廓特征与近似.mp4.mp4
│  │    6-模板匹配方法.mp4.mp4
│  │    7-匹配效果展示.mp4.mp4
│  │
│  ├─5-8 节直?图与傅?叶变换
│  │    1-直方图定义.mp4.mp4
│  │    2-均衡化原理.mp4.mp4
│  │    3-均衡化效果.mp4.mp4
│  │    4-傅里叶概述.mp4.mp4
│  │    5-频域变换结果.mp4.mp4
│  │    6-低通与高通滤波.mp4.mp4
│  │
│  └─5-9 节信?卡数字识别
│       1-总体流程与方法讲解.mp4.mp4
│       2-环境配置与预处理.mp4.mp4
│       3-模板处理方法.mp4.mp4
│       4-输入数据处理方法.mp4.mp4
│       5-模板匹配得出识别结果.mp4.mp4
│
├─第6章综合项目-物体检测经典算法实战
│  ├─6-1 节深度学习经典检测?法概述
│  │    1-检测任务中阶段的意义.mp4.mp4
│  │    2-不同阶段算法优缺点分析.mp4.mp4
│  │    3-IOU指标计算.mp4.mp4
│  │    4-评估所需参数计算.mp4.mp4
│  │    5-map指标计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-10 节YOLO系列（V7）算法解读
│  │    YOLO系列（V7）算法解读.mp4
│  │
│  ├─6-11 节V7源码解读
│  │    1-训练参数-命令行参数介绍.mp4.mp4
│  │    10-标签分配-完成BuildTargets模块.mp4.mp4
│  │    11-标签分配-候选框筛选流程分析.mp4.mp4
│  │    12-标签分配-预测值各项指标获取与调整.mp4.mp4
│  │    13-标签分配-GT匹配正样本数量计算.mp4.mp4
│  │    14-标签分配-通过IOU与置信度分配正样本.mp4.mp4
│  │    15-损失函数-损失函数计算方法.mp4.mp4
│  │    16-AUX部分-辅助头AUX网络结构配置文件解析.mp4.mp4
│  │    17-AUX部分-辅助头损失函数调整.mp4.mp4
│  │    18-RepConv-BN与卷积权重参数融合方法.mp4.mp4
│  │    19-RepConv-重参数化多分支合并加速.mp4.mp4
│  │    2-训练参数-基本参数作用.mp4.mp4
│  │    3-训练参数-EMA等训练技巧解读.mp4.mp4
│  │    4-网络结构-网络结构配置文件解读.mp4.mp4
│  │    5-网络结构-各模块操作细节分析.mp4.mp4
│  │    6-网络结构-输出层与配置文件其他模块解读.mp4.mp4
│  │    7-标签分配-标签分配策略准备操作.mp4.mp4
│  │    8-标签分配-候选框偏移方法与find3p模块解读.mp4.mp4
│  │    9-标签分配-得到偏移点所在网格位置.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-12 节基于Transformer的detr目标检测算法
│  │    1-DETR目标检测基本思想解读.mp4.mp4
│  │    2-整体网络架构分析.mp4.mp4
│  │    3-位置信息初始化query向量.mp4.mp4
│  │    4-注意力机制的作用方法.mp4.mp4
│  │    5-训练过程的策略.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-13 节detr目标检测源码解读
│  │    1-项目环境配置解读.mp4.mp4
│  │    2-数据处理与dataloader.mp4.mp4
│  │    3-位置编码作用分析.mp4.mp4
│  │    4-backbone特征提取模块.mp4.mp4
│  │    5-mask与编码模块.mp4.mp4
│  │    6-编码层作用方法.mp4.mp4
│  │    7-Decoder层操作与计算.mp4.mp4
│  │    8-输出预测结果.mp4.mp4
│  │    9-损失函数与预测输出.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-14 节DeformableDetr算法解读
│  │    DeformableDetr算法解读.mp4
│  │
│  ├─6-15 节半监督物体检测
│  │    半监督物体检测.mp4
│  │
│  ├─6-16 节EfficientNet网络
│  │    EfficientNet网络模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-17 节EfficientDet检测算法
│  │    EfficientDet检测算法.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-2 节YOLO-V1整体思想与?络架构
│  │    1-YOLO算法整体思路解读.mp4.mp4
│  │    2-检测算法要得到的结果.mp4.mp4
│  │    3-整体网络架构解读.mp4.mp4
│  │    4-位置损失计算.mp4.mp4
│  │    5-置信度误差与优缺点分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-3 节YOLO-V2改进细节详解
│  │    1-V2版本细节升级概述.mp4.mp4
│  │    2-网络结构特点.mp4.mp4
│  │    3-架构细节解读.mp4.mp4
│  │    4-基于聚类来选择先验框尺寸.mp4.mp4
│  │    5-偏移量计算方法.mp4.mp4
│  │    6-坐标映射与还原.mp4.mp4
│  │    7-感受野的作用.mp4.mp4
│  │    8-特征融合改进.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-4 节YOLO-V3核??络模型
│  │    1-V3版本改进概述.mp4.mp4
│  │    2-多scale方法改进与特征融合.mp4.mp4
│  │    3-经典变换方法对比分析.mp4.mp4
│  │    4-残差连接方法解读.mp4.mp4
│  │    5-整体网络模型架构分析.mp4.mp4
│  │    6-先验框设计改进.mp4.mp4
│  │    7-softmax层改进.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-5 节基于V3版本进?源码解读
│  │    1-数据与环境配置.mp4.mp4
│  │    10-网格偏移计算.mp4.mp4
│  │    11-模型要计算的损失概述.mp4.mp4
│  │    12-标签值格式修改.mp4.mp4
│  │    13-坐标相对位置计算.mp4.mp4
│  │    14-完成所有损失函数所需计算指标.mp4.mp4
│  │    15-模型训练与总结.mp4.mp4
│  │    16-预测效果展示.mp4.mp4
│  │    2-训练参数设置.mp4.mp4
│  │    3-数据与标签读取.mp4.mp4
│  │    4-标签文件读取与处理.mp4.mp4
│  │    5-debug模式介绍.mp4.mp4
│  │    6-基于配置文件构建网络模型.mp4.mp4
│  │    7-路由层与shortcut层的作用.mp4.mp4
│  │    8-YOLO层定义解析.mp4.mp4
│  │    9-预测结果计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-6 节基于YOLO-V3训练??的数据集与任务
│  │    1-Labelme工具安装.mp4.mp4
│  │    2-数据信息标注.mp4.mp4
│  │    3-完成标签制作.mp4.mp4
│  │    4-生成模型所需配置文件.mp4.mp4
│  │    5-json格式转换成yolo-v3所需输入.mp4.mp4
│  │    6-完成输入数据准备工作.mp4.mp4
│  │    7-训练代码与参数配置更改.mp4.mp4
│  │    8-训练模型并测试效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-7 节YOLO-V4版本算法解读
│  │    1-V4版本整体概述.mp4.mp4
│  │    10-PAN模块解读.mp4.mp4
│  │    11-激活函数与整体架构总结.mp4.mp4
│  │    2-V4版本贡献解读.mp4.mp4
│  │    3-数据增强策略分析.mp4.mp4
│  │    4-DropBlock与标签平滑方法.mp4.mp4
│  │    5-损失函数遇到的问题.mp4.mp4
│  │    6-CIOU损失函数定义.mp4.mp4
│  │    7-NMS细节改进.mp4.mp4
│  │    8-SPP与CSP网络结构.mp4.mp4
│  │    9-SAM注意力机制模块.mp4.mp4
│  │
│  ├─6-8 节V5版本项?配置
│  │    1-整体项目概述.mp4.mp4
│  │    2-训练自己的数据集方法.mp4.mp4
│  │    3-训练数据参数配置.mp4.mp4
│  │    4-测试DEMO演示.mp4.mp4
│  │
│  └─6-9 节V5项??程源码解读
│       1-数据源DEBUG流程解读.mp4.mp4
│       10-完成配置文件解析任务.mp4.mp4
│       11-前向传播计算.mp4.mp4
│       12-BottleneckCSP层计算方法.mp4.mp4
│       13-SPP层计算细节分析.mp4.mp4
│       14Head层流程解读.mp4.mp4
│       15-上采样与拼接操作.mp4.mp4
│       16-输出结果分析.mp4.mp4
│       17-超参数解读.mp4.mp4
│       18-命令行参数介绍.mp4.mp4
│       19-训练流程解读.mp4.mp4
│       2-图像数据源配置.mp4.mp4
│       20-各种训练策略概述.mp4.mp4
│       21-模型迭代过程.mp4.mp4
│       3-加载标签数据.mp4.mp4
│       4-Mosaic数据增强方法.mp4.mp4
│       5-数据四合一方法与流程演示.mp4.mp4
│       6-getItem构建batch.mp4.mp4
│       7-网络架构图可视化工具安装.mp4.mp4
│       8-V5网络配置文件解读.mp4.mp4
│       9-Focus模块流程分析.mp4.mp4
│
├─第7章图像分割实战
│  ├─7-1 节图像分割及其损失函数概述
│  │    1-语义分割与实例分割概述.mp4.mp4
│  │    2-分割任务中的目标函数定义.mp4.mp4
│  │    3-MIOU评估标准.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-10 节物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
│  │    1-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4.mp4
│  │    2-开源项目数据集.mp4.mp4
│  │    3-参数配置.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-11 节MaskRcnn网络框架源码详解
│  │    1-FPN层特征提取原理解读.mp4.mp4
│  │    10-RoiPooling层的作用与目的.mp4.mp4
│  │    11-RorAlign操作的效果.mp4.mp4
│  │    12-整体框架回顾.mp4.mp4
│  │    2-FPN网络架构实现解读.mp4.mp4
│  │    3-生成框比例设置.mp4.mp4
│  │    4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4.mp4
│  │    5-RPN层的作用与实现解读.mp4.mp4
│  │    6-候选框过滤方法.mp4.mp4
│  │    7-Proposal层实现方法.mp4.mp4
│  │    8-DetectionTarget层的作用.mp4.mp4
│  │    9-正负样本选择与标签定义.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-12 节基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
│  │    1-Labelme工具安装.mp4.mp4
│  │    2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4.mp4
│  │    3-完成训练数据准备工作.mp4.mp4
│  │    4-maskrcnn源码修改方法.mp4.mp4
│  │    5-基于标注数据训练所需任务.mp4.mp4
│  │    6-测试与展示模块.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-2 节Unet系列算法讲解
│  │    1-Unet网络编码与解码过程.mp4.mp4
│  │    2-网络计算流程.mp4.mp4
│  │    3-Unet升级版本改进.mp4.mp4
│  │    4-后续升级版本介绍.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-3 节unet医学细胞分割实战
│  │    1-医学细胞数据集介绍与参数配置.mp4.mp4
│  │    2-数据增强工具.mp4.mp4
│  │    3-Debug模式演示网络计算流程.mp4.mp4
│  │    4-特征融合方法演示.mp4.mp4
│  │    5-迭代完成整个模型计算任务.mp4.mp4
│  │    6-模型效果验证.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-4 节U2NET显著性检测实战
│  │    1-任务目标与网络整体介绍.mp4.mp4
│  │    2-显著性检测任务与目标概述.mp4.mp4
│  │    3-编码器模块解读.mp4.mp4
│  │    4-解码器输出结果.mp4.mp4
│  │    5-损失函数与应用效果.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-5 节deeplab系列算法
│  │    1-deeplab分割算法概述.mp4.mp4
│  │    2-空洞卷积的作用.mp4.mp4
│  │    3-感受野的意义.mp4.mp4
│  │    4-SPP层的作用.mp4.mp4
│  │    5-ASPP特征融合策略.mp4.mp4
│  │    6-deeplabV3Plus版本网络架构.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-6 节基于deeplabV3+版本进?VOC分割实战
│  │    1-PascalVoc数据集介绍.mp4.mp4
│  │    2-项目参数与数据集读取.mp4.mp4
│  │    3-网络前向传播流程.mp4.mp4
│  │    4-ASPP层特征融合.mp4.mp4
│  │    5-分割模型训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-7 节医学?脏视频数据集分割建模实战
│  │    1-数据集与任务概述.mp4.mp4
│  │    2-项目基本配置参数.mp4.mp4
│  │    3-任务流程解读.mp4.mp4
│  │    4-文献报告分析.mp4.mp4
│  │    5-补充：视频数据源特征处理方法概述.mp4.mp4
│  │    6-补充：R(2plus1)D处理方法分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─7-8 节分割模型Maskformer系列
│  │    分割模型Maskformer系列.mp4
│  │
│  └─7-9 节补充：Mask2former源码解读
│       1-Backbone获取多层级特征.mp4.mp4
│       10-正样本筛选损失计算.mp4.mp4
│       11-标签分类匹配结果分析.mp4.mp4
│       12-最终损失计算流程.mp4.mp4
│       13-汇总所有损失完成迭代.mp4.mp4
│       2-多层级采样点初始化构建.mp4.mp4
│       3-多层级输入特征序列创建方法.mp4.mp4
│       4-偏移量与权重计算并转换.mp4.mp4
│       5-Encoder特征构建方法实例.mp4.mp4
│       6-query要预测的任务解读.mp4.mp4
│       7-Decoder中的AttentionMask方法.mp4.mp4
│       8-损失模块输入参数分析.mp4.mp4
│       9-标签分配策略解读.mp4.mp4
│
├─第8章走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列
│  ├─8-1 节MMCV安装方法
│  │    MMCV安装方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-10 节补充：Mask2former源码解读
│  │    1-Backbone获取多层级特征.mp4.mp4
│  │    10-正样本筛选损失计算.mp4.mp4
│  │    11-标签分类匹配结果分析.mp4.mp4
│  │    12-最终损失计算流程.mp4.mp4
│  │    13-汇总所有损失完成迭代.mp4.mp4
│  │    2-多层级采样点初始化构建.mp4.mp4
│  │    3-多层级输入特征序列创建方法.mp4.mp4
│  │    4-偏移量与权重计算并转换.mp4.mp4
│  │    5-Encoder特征构建方法实例.mp4.mp4
│  │    6-query要预测的任务解读.mp4.mp4
│  │    7-Decoder中的AttentionMask方法.mp4.mp4
│  │    8-损失模块输入参数分析.mp4.mp4
│  │    9-标签分配策略解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-11 节第三模块：DeformableDetr算法解读
│  │    DeformableDetr算法解读.mp4
│  │
│  ├─8-12 节KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构
│  │    KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构.mp4
│  │
│  ├─8-13 节第四模块：DBNET文字检测
│  │    1-文字检测数据概述与配置文件.mp4.mp4
│  │    2-配置文件参数设置.mp4.mp4
│  │    3-Neck层特征组合.mp4.mp4
│  │    4-损失函数模块概述.mp4.mp4
│  │    5-损失计算方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-14 节第四模块：ANINET文字识别
│  │    1-数据集与环境概述.mp4.mp4
│  │    2-配置文件修改方法.mp4.mp4
│  │    3-Bakbone模块得到特征.mp4.mp4
│  │    4-视觉Transformer模块的作用.mp4.mp4
│  │    5-视觉模型中的编码与解码的效果.mp4.mp4
│  │    6-文本模型中的结构分析.mp4.mp4
│  │    7-迭代修正模块.mp4.mp4
│  │    8-输出层与损失计算.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-15 节第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取
│  │    1-配置文件以及要完成的任务解读.mp4.mp4
│  │    2-KIE数据集格式调整方法.mp4.mp4
│  │    3-配置文件与标签要进行处理操作.mp4.mp4
│  │    4-边框要计算的特征分析.mp4.mp4
│  │    5-标签数据处理与关系特征提取.mp4.mp4
│  │    6-特征合并处理.mp4.mp4
│  │    7-准备拼接边与点特征.mp4.mp4
│  │    8-整合得到图模型输入特征.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-16 节第五模块：stylegan2源码解读
│  │    1-要完成的任务与基本思想概述.mp4.mp4
│  │    2-得到style特征编码.mp4.mp4
│  │    3-特征编码风格拼接.mp4.mp4
│  │    4-基础风格特征卷积模块.mp4.mp4
│  │    5-上采样得到输出结果.mp4.mp4
│  │    6-损失函数概述.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-17 节第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读
│  │    1-要完成的任务分析与配置文件.mp4.mp4
│  │    10-传播流程整体完成一圈.mp4.mp4
│  │    11-完成输出结果.mp4.mp4
│  │    2-特征基础提取模块.mp4.mp4
│  │    3-光流估计网络模块.mp4.mp4
│  │    4-基于光流完成对齐操作.mp4.mp4
│  │    5-偏移量计算方法.mp4.mp4
│  │    6-双向计算特征对齐.mp4.mp4
│  │    7-提特征传递流程分析.mp4.mp4
│  │    8-序列传播计算.mp4.mp4
│  │    9-准备变形卷积模块的输入.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-18 节第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读
│  │    1-环境配置与数据集概述.mp4.mp4
│  │    10-3D卷积特征融合.mp4.mp4
│  │    11-输出层预测结果.mp4.mp4
│  │    2-数据与标注文件介绍.mp4.mp4
│  │    3-基本流程梳理并进入debug模式.mp4.mp4
│  │    4-数据与图像特征提取模块.mp4.mp4
│  │    5-体素索引位置获取.mp4.mp4
│  │    6-体素特征提取方法解读.mp4.mp4
│  │    7-体素特征计算方法分析.mp4.mp4
│  │    8-全局体素特征提取.mp4.mp4
│  │    9-多模态特征融合.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-19 节第八模块：模型蒸馏应用实例
│  │    1-任务概述与工具使用.mp4.mp4
│  │    2-Teacher与Student网络结构定义.mp4.mp4
│  │    3-训练T与S得到蒸馏模型.mp4.mp4
│  │    4-开始模型训练过程与问题修正.mp4.mp4
│  │    5-日志输出与模型分离.mp4.mp4
│  │    6-分别得到Teacher与Student模型.mp4.mp4
│  │    7-实际测试效果演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-2 节第一模块：分类任务基本操作
│  │    0-MMCLS问题修正.mp4.mp4
│  │    1-准备MMCLS项目.mp4.mp4
│  │    2-基本参数配置解读.mp4.mp4
│  │    3-各模块配置文件组成.mp4.mp4
│  │    4-生成完整配置文件.mp4.mp4
│  │    5-根据文件夹定义数据集.mp4.mp4
│  │    6-构建自己的数据集.mp4.mp4
│  │    7-训练自己的任务.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-20 节第八模块：模型剪枝方法概述分析
│  │    1-SuperNet网络结构分析与剪枝概述.mp4.mp4
│  │    2-搜索匹配到符合计算量的模型并训练.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-21 节第九模块：mmaction行为识别
│  │    创建自己的行为识别标注数据集.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-22 节OCR算法解读
│  │    OCR算法解读.mp4
│  │
│  ├─8-23 节额外补充-在源码中加入各种注意力机制方法
│  │    在源码中加入各种注意力机制方法.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-3 节第一模块：训练结果测试与验证
│  │    1-测试DEMO效果.mp4.mp4
│  │    2-测试评估模型效果.mp4.mp4
│  │    3-MMCLS中增加一个新的模块.mp4.mp4
│  │    4-修改配置文件中的参数.mp4.mp4
│  │    5-数据增强流程可视化展示.mp4.mp4
│  │    6-Grad-Cam可视化方法.mp4.mp4
│  │    7-可视化细节与效果分析.mp4.mp4
│  │    8-MMCLS可视化模块应用.mp4.mp4
│  │    9-模型分析脚本使用.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-4 节第一模块：模型源码DEBUG演示
│  │    1-VIT任务概述.mp4.mp4
│  │    2-数据增强模块概述分析.mp4.mp4
│  │    3-PatchEmbedding层.mp4.mp4
│  │    4-前向传播基本模块.mp4.mp4
│  │    5-CLS与输出模块.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-5 节第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
│  │    1-项目配置基本介绍.mp4.mp4
│  │    2-数据集标注与制作方法.mp4.mp4
│  │    3-根据预测类别数修改配置文件.mp4.mp4
│  │    4-加载预训练模型开始训练.mp4.mp4
│  │    5-预测DEMO演示.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-6 节第二模块：基于Unet进行各种策略修改
│  │    1-配置文件解读.mp4.mp4
│  │    2-编码层模块.mp4.mp4
│  │    3-上采样与输出层.mp4.mp4
│  │    4-辅助层的作用.mp4.mp4
│  │    5-给Unet添加一个neck层.mp4.mp4
│  │    6-如何修改参数适配网络结构.mp4.mp4
│  │    7-将Unet特征提取模块替换成transformer.mp4.mp4
│  │    8-VIT模块源码分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-7 节第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
│  │    1-注册自己的Backbone模块.mp4.mp4
│  │    10-汇总多层级特征进行输出.mp4.mp4
│  │    2-配置文件指定.mp4.mp4
│  │    3-DEBUG解读Backbone设计.mp4.mp4
│  │    4-PatchEmbedding的作用与实现.mp4.mp4
│  │    5-卷积位置编码计算方法.mp4.mp4
│  │    6-近似Attention模块实现.mp4.mp4
│  │    7-完成特征提取与融合模块.mp4.mp4
│  │    8-分割任务输出模块.mp4.mp4
│  │    9-全局特征的作用与实现.mp4.mp4
│  │
│  ├─8-8 节第三模块：mmdet训练自己的数据任务
│  │    1-数据集标注与标签获取.mp4.mp4
│  │    2-COCO数据标注格式.mp4.mp4
│  │    3-通过脚本生成COCO数据格式.mp4.mp4
│  │    4-配置文件数据增强策略分析.mp4.mp4
│  │    5-训练所需配置说明.mp4.mp4
│  │    6-模型训练与DEMO演示.mp4.mp4
│  │    7-模型测试与可视化分析模块.mp4.mp4
│  │    8-补充：评估指标.mp4.mp4
│  │
│  └─8-9 节第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
│       1-特征提取与位置编码.mp4.mp4
│       10-分类与回归输出模块.mp4.mp4
│       11-预测输出结果与标签匹配模块.mp4.mp4
│       2-序列特征展开并叠加.mp4.mp4
│       3-得到相对位置点编码.mp4.mp4
│       4-准备Encoder编码层所需全部输入.mp4.mp4
│       5-编码层中的序列分析.mp4.mp4
│       6-偏移量offset计算.mp4.mp4
│       7-偏移量对齐操作.mp4.mp4
│       8-Encoder层完成特征对齐.mp4.mp4
│       9-Decoder要完成的操作.mp4.mp4
│
├─第9章经典视觉项目实战-行为识别
│  ├─9-1 节slowfast算法知识点通俗解读
│  │    1-slowfast核心思想解读.mp4.mp4
│  │    2-核心网络结构模块分析.mp4.mp4
│  │    3-数据采样层的作用.mp4.mp4
│  │    4-模型网络结构设计.mp4.mp4
│  │    5-特征融合模块与总结分析.mp4.mp4
│  │
│  ├─9-2 节slowfast项目环境配置与配置文件
│  │    1-环境基本配置解读.mp4.mp4
│  │    2-目录各文件分析.mp4.mp4
│  │    3-配置文件作用解读.mp4.mp4
│  │    4-测试DEMO演示.mp4.mp4
│  │    5-训练所需标签文件说明.mp4.mp4
│  │    6-训练所需视频数据准备.mp4.mp4
│  │    7-视频数据集切分操作.mp4.mp4
│  │    8-完成视频分帧操作.mp4.mp4
│  │
│  ├─9-3 节slowfast源码详细解读
│  │    1-模型所需配置文件参数读取.mp4.mp4
│  │    10-RoiAlign与输出层.mp4.mp4
│  │    2-数据处理概述.mp4.mp4
│  │    3-dataloader数据遍历方法.mp4.mp4
│  │    4-数据与标签读取实例.mp4.mp4
│  │    5-图像数据所需预处理方法.mp4.mp4
│  │    6-slow与fast分别执行采样操作.mp4.mp4
│  │    7-分别计算特征图输出结果.mp4
│  │    8-slow与fast特征图拼接操作.mp4
│  │    9-resnetBlock操作.mp4.mp4
│  │
│  ├─9-4 节基于3D卷积的视频分析与动作识别
│  │    1-3D卷积原理解读.mp4.mp4
│  │    2-UCF101动作识别数据集简介.mp4.mp4
│  │    3-测试效果与项目配置.mp4.mp4
│  │    4-视频数据预处理方法.mp4.mp4
│  │    5-数据Batch制作方法.mp4.mp4
│  │    6-3D卷积网络所涉及模块.mp4.mp4
│  │    7-训练网络模型.mp4.mp4
│  │
│  ├─9-5 节视频异常检测算法与元学习
│  │    1-异常检测要解决的问题与数据集介绍.mp4.mp4
│  │    2-基本思想与流程分析.mp4.mp4
│  │    3-预测与常见问题.mp4.mp4
│  │    4-Meta-Learn要解决的问题.mp4.mp4
│  │    5-学习能力与参数定义.mp4.mp4
│  │    6-如何找到合适的初始化参数.mp4.mp4
│  │    7-MAML算法流程解读.mp4.mp4
│  │
│  ├─9-6 节视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
│  │    1-论文概述与环境配置.mp4.mp4
│  │    2-数据集配置与读取.mp4.mp4
│  │    3-模型编码与解码结构.mp4.mp4
│  │    4-注意力机制模块打造.mp4.mp4
│  │    5-损失函数的目的.mp4.mp4
│  │    6-特征图生成.mp4.mp4
│  │    7-MetaLearn与输出.mp4.mp4
│  │
│  └─9-7 节基础补充-Resnet模型及其应用实例
│       1-医学疾病数据集介绍.mp4.mp4
│       2-Resnet网络架构原理分析.mp4.mp4
│       3-dataloader加载数据集.mp4.mp4
│       4-Resnet网络前向传播.mp4.mp4
│       5-残差网络的shortcut操作.mp4.mp4
│       6-特征图升维与降采样操作.mp4.mp4
│       7-网络整体流程与训练演示.mp4.mp4

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xiaoxiaobug · 发表于 2025-9-29 13:42:57

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