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深度学习与计算机视觉
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课程面向计算机视觉、深度学习初学者。

  • 第一阶段：RCNN网络解析
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深度学习与计算机视觉
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图像分割技术全覆盖：深度学习应用实战
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简介：

深度学习之图像分割系列课程，包含UNet、DeepLabv3+、Mask R-CNN、YOLACT++多种基于深度学习的图像分割方法。

  • 第一阶段：图像分割系列课程
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图像分割技术全覆盖：深度学习应用实战
UNet（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集

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DeepLabv3+（PyTorch）图像语义分割实战：训练自己的数据集

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门课程
深入浅出：Transformer在计算机视觉的创新应用
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简介：

Transformer之计算机视觉应用，包含Transformer原理与代码精讲、ViT、DETR、Swin Transformer等模型应用。

  • 第一阶段：Transformer原理与代码精讲
  • 第二阶段：Transformer之计算机视觉模型
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门课程
深度学习-Tensorflow-实战系列
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简介：

通俗讲解其中每一个复杂知识点，全程案例实战，用代码诠释如何使用框架解决实际问题。以论文为依旧详细解读其中每一步处理方案与整体架构设计。提供全部代码，课件与数据集。

  • 第一阶段：Tensorflow基础实战
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含4门课程+14份资料已有343660人学习
深度学习-Tensorflow-实战系列
人工智能-深度学习框架-Tensorflow案例实战视频课程

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深度学习-Tensorflow-实战系列
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门课程
人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战）
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系列课程主要分为3大阶段：（1）首先学习计算机视觉必备算法原理，结合Opencv进行学习与练手，通过实际视项目进行案例应用展示。（2）进军当下最火的深度学习进行视觉任务实战，学习深度学习中必备算法原理与网络模型架构。（3）结合经典深度学习框架与实战项目进行实战，基于真实数据集展开业务分析与建模实战。

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人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战）
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人工智能-计算机视觉实战之路(必备算法+深度学习+项目实战）
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