[lecture 11f] 注意力和transformer (用于图像描述的transformer的encoder部分）
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[lecture 11g] 注意力和transformer (用于图像描述的transformer的decoder部分, transformer总结）
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[lecture 11c] 注意力和transformer (从attention演变到self-attention)
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[lecture 11e] 注意力和transformer (masked attention, multi-head attention)
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[lecture 10c] RNN循环神经网络(Image captioning 图像描述）
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[lecture 11a] 注意力和transformer (基于视觉注意力的image captioning）
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[lecture 11b] 注意力和transformer (attention性别偏见较正，与NLP中的注意力比较)
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神经网络可视化 (visualizing filters, final layer, activations)
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神经网络可视化 (saliency via backprop, guided backprop)
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[lecture 15d] 分割和检测(RPN, Faster-RCNN)
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[lecture 12b] 生成式模型(pixel RNN，pixel CNN）
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[lecture 15b] 分割和检测(Localization, Selective search, R-CNN)
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自监督学习(simCLR）
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[lecture 15e] 分割和检测(Yolo, Mask R-CNN， Mesh R-CNN等)
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检测和分割(语义分割)
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[lecture 10b] RNN循环神经网络(RNN可理解性与可视化）
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[lecture 2] 图像分类 kNN和线性分类器 cs231n(2021)
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[lecture 10d] RNN循环神经网络(VQA 视觉问答）
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自监督学习(inpainting, 图像上色）
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[lecture 9d] CNN网络结构(Resnet残差网络)
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[lecture 13a] 自监督学习(概述，pretext tasks）
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神经网络可视化 (Gradient ascend, in pixel space/latent space)
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[lecture 10e] RNN循环神经网络(LSTM, GRU）
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自监督学习(RotNet, Relative patch location, JigSaw puzzle ）
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[lecture 13d] 自监督学习( video coloring, 视频上色）
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[lecture 10a] RNN循环神经网络(RNN的基本形式，一对一，一对多，多对一，多对多的映射)
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[lecture 4a] 神经网络和反向传播 cs231n(2021)
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太厉害了 已跪！终于有人能把OpenCV图像处理讲的这么通俗易懂了，现在计算机视觉opencv全套分享给大家。
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[lecture 12d] 生成式模型(生成式对抗网络GAN)
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[lecture 8a] 神经网络的训练(SGD存在的问题, loss的等高线图，Hessian的条件数)
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