改进的U-Net:U-NetV2

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课程介绍

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适合人群

入门深度学习(CV方向)的学生、工程师。

你将会学到

带领大家阅读深度学习论文，紧跟技术发展，关注行业发展，掌握论文写作技巧。

课程简介

本视频课程为迈向人工智能—深度学习论文精读系列，主要关注深度学习发展过程中具有里程碑意义的工作，带领学员研读相关工作论文，包括但不仅限于以下内容：经典CNN论文、Transformer及相关变体论文、计算机视觉分类、检测、分割等任务相关论文、神经网络优化及正则化论文、损失函数以及网络性能评价指标等论文、CV方向综述性论文、论文写作技巧。通过学习，学员可快速掌握深度学习技术，紧跟人工智能技术发展状况，解决实际问题；掌握论文写作技巧，获取创新点，发表高质量论文。

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MATLAB学徒，熟悉Python、C/C++编程语言，熟悉PyTorch深度学习框架，主要研究方向深度学习在CV中的应用，深度学习自由开发人员。

课程大纲

自动连播

第一章如何高效阅读论文
1-1
试看初学者如何高效阅读论文
36:58
第二章经典CNN
2-1
AlexNet横空出世
01:48:47
2-2
VGG
01:13:33
2-3
残差学习：ResNet
01:17:19
第三章 Transformer系列
3-1
Transformer一作如何改进自注意力
51:32
3-2
试看 EfficientViT:可在边缘计算设备上高效运行的ViT
54:43
3-3
【综述】视觉Transformer:SOTA与挑战
01:33:45
第四章图像分割
4-1
图像分割开创性工作：FCN
51:34
4-2
生物医学图像分割：U-Net
45:05
4-3
试看改进的U-Net:U-NetV2
41:00

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