京东 11.11 红包
深度理解感受野（四）：带着对感受野的认识，你会看到别人看不到的分类网络
发布人
打开封面 下载高清视频 观看高清视频 视频下载器
...
深度理解感受野（五）：用感受野的思想去剖析检测网络，让你一眼看到本质
...
深度理解感受野（六）：分割网络设计的背后，依赖的就是感受野的相关思想
...
检测专题四：如何设计检测网络的head
...
深度理解感受野（三）：理解深度卷积神经网络的大杀器——有效感受野
...
检测专题五：检测网络结构设计，FPN与FCN孰优孰劣
...
检测专题十八：小目标检测（一）
...
检测专题三：检测网络中neck的核心作用
...
计算机视觉基础：图像处理、图像分割、图像分类、图像检索、目标检测全详解，上交大教授带你一次学透彻！
...
检测专题二十一：重新审视Head中的分类和回归分支
...
刷爆！【深度学习-图像分割】图像分割+语义分割Unet原理讲解及项目实战教程！（人工智能、神经网络、机器学习、机器学习算法、Unet论文、Unet医学）
...
Lighthouse开讲了！！！中科院博士和你聊聊人工智能
...
【ResNet+Transformer】基于PyTorch的迁移学习残差网络Resnet，细胞分类任务、ViT、DERT目标检测
...
草履虫都能完成毕设！Opencv+YOLO实时目标检测，公认最适合毕业的计算机视觉实战教程！（深度学习丨计算机视觉丨YOLO丨OpenCV）
...
检测专题十一：Anchor-based与Anchor-free检测方法的优劣势
...
检测专题二十：小目标检测（三）
...
B站最全【Transformer教程精讲及其案例应用教程】一口气学完，transformer入门到实战教程！——（图像分类、图像分割、目标检测、机器学习）
...
比刷剧还爽！这可能是B站最全的动手学深度学习教程，不愧是李沐大神！3小时带我搞定了深度学习项目实战，还学不会你来锤爆我！人工智能|深度学习|神经网络
...
吹爆！迪哥一小时带你吃透YOLOV8目标检测算法，手把手教你搞定检测、分类、追踪等视觉任务！人工智能/机器学习/深度学习/计算机视觉
...
【干货】传奇算法YOLOv5极限速通！非常适合新手的逐行级讲解教程！--人工智能/计算机视觉
...
【计算机视觉图像处理】这也太全了！图像处理、特征提取、目标检测、人脸识别、图像分类、图像检索、医疗影像七大计算机视觉算法一口气学完，三天带你从放弃到精通！
...
图像分割、目标检测、特征提取、边缘检测、图像滤波、人脸识别，这绝对是B站最适合入门学习的OpenCV计算机视觉课程！从入门到图像处理实战！人工智能丨深度学习丨
...
【200集付费】一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十二大机器学习算法一次性学完！
...
基于深度学习的课堂行为检测识别系统（yolov8）
...
语义分割标注
...
【草履虫都能学会】深度学习必看圣经！李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享，比啃书高效！看完直接跑通！（深度学习/神经网络/计算机视觉）
...
如何构建自己的数据集？
...
【全集195集】深度学习必看圣经！李沐大神《动手学深度学习》最新版全套视频教程分享，小白也能信手拈来，看完直接跑通！（深度学习/神经网络/pytorch）】
...
【教材+源码】这可能是B站最全（李沐大神-动手学习深度学习）系列课程了，零基础入门草履虫都能学会！-人工智能/神经网络/机器学习/深度学习/编程
...
各位国之栋梁们来花20分钟学学最新的YOLO V11目标检测模型！效果确实还算不错啊！-神经网络/深度学习/计算机视觉
...
【全463集】禁止自学走弯路！环境感知、目标检测、语义分割、强化学习、决策与控制算法等八大自动驾驶核心算法一口气学完！
...
完爆YOLOv11！Transformer+目标检测新算法性能无敌，狠狠拿捏CV顶会
...
检测专题二十二：目标分配的策略
...
检测专题二：backbone作为检测网络的核心组件之一，究竟有何关键作用？
...
Mamba+目标检测这么做发Nature子刊！超好上手的思路，你做你也行！
...
VoVNet：一种实时高效的目标检测Backbone网络
...
检测专题六：检测中如何处理目标尺度和图像分辨率之间的关系
...
检测专题十七：DETR背后的思想（续）
...
全网首发！YOLOv11代码讲解，相比v8v9v10都做了哪些改进？以后默认用v11版本了吗？（计算机视觉/目标检测/深度学习））
...
CVPR2022|Mask2former：图像分割大一统模型，语义分割、实例分割、全景分割一套搞定！论文解读+源码复现！（深度学习/计算机视觉）
...
1*1卷积在做什么？它是如何被提出，在深层神经网络中又发挥什么样的作用？