1.4 IOU指标计算
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3.3 卷积特征值的计算方法
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3.11 残差网络resnet
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2.7 前向传播整体流程
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3.7 特征图尺寸计算与参数共享
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1.2 检测任务中阶段的意义
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2.17 模型超参数调节与预测结果展示
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1.1课程介绍
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1.3 不同阶段算法优缺点
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2.20 模型保存与读取实例
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机器学习入门到精通！回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机等十大机器学习算法一口气学完！人工智能/机器学习/深度学习/AI
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3.8 池化层的作用
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1.2Tensorflow2版本简介与学习心得
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2.19 tf.data模块解读
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3.10 VGG网络架构
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1.1课程内容与风格介绍
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3.2 卷积的作用
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2.18 分类模型构建
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2.3 机器视觉的任务
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3.9 整体网络架构
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2.15 建模流程与API文档
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2.4 视觉任务中遇到的问题
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3.4 得到特征值表示
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3.1 卷积神经网络应用领域
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2.10 神经网络架构细节
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2.2 深度学习应用领域
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2.1 深度学习要解决的问题
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1.6 map指标计算
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1.5 评估所需参数计算
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2.5 得分函数
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2.12 正则化与激活函数
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李飞飞：斯坦福计算机视觉公开课
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4.3 网络架构配置
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为什么神经网络可以学习任何东西？首次使用动画讲解，带你吃透神经网络！（CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络、GAN生成式对抗网络、人工智能、AI）
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4.5 数据增强概述
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05-tensorflow高阶API-estimator实例1
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