深度学习与计算机视觉教程 ◉ 斯坦福CS231n最全笔记
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深度学习与计算机视觉教程 ◉ 斯坦福CS231n最全笔记
深度学习与计算机视觉教程 ◉ 斯坦福CS231n最全笔记
16 篇
ShowMeAI
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斯坦福CS231n是计算机视觉的一座巅峰!ShowMeAI这套笔记结合课程视频、note、大量前沿资料,全面梳理了CV方向的内容主题,呈现也力求专业细致且直观易懂!@ShowMeAI研究中心
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深度学习与CV教程(1) | 引言与知识基础
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深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础
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深度学习与CV教程(3) | 损失函数与最优化
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深度学习与CV教程(4) | 神经网络与反向传播
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深度学习与CV教程(5) | 卷积神经网络
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深度学习与CV教程(6) | 神经网络训练技巧 (上)
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深度学习与CV教程(7) | 神经网络训练技巧 (下)
8
深度学习与CV教程(8) | 常见深度学习框架介绍
9
深度学习与CV教程(9) | 典型CNN架构 (Alexnet,VGG,Googlenet,Restnet等)
10
深度学习与CV教程(10) | 轻量化CNN架构 (SqueezeNet,ShuffleNet,MobileNet等)
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深度学习与CV教程(11) | 循环神经网络及视觉应用
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深度学习与CV教程(12) | 目标检测 (两阶段,R-CNN系列)
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深度学习与CV教程(13) | 目标检测 (SSD,YOLO系列)
14
深度学习与CV教程(14) | 图像分割 (FCN,SegNet,U-Net,PSPNet,DeepLab,RefineNet)
15
深度学习与计算机视觉教程(15) | 视觉模型可视化与可解释性(CV通关指南·完结🎉)
16
深度学习与计算机视觉教程(16) | 生成模型(PixelRNN,PixelCNN,VAE,GAN)(CV通关指南·完结🎉)
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