迈向人工智能—深度学习论文精读系列

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迈向人工智能—深度学习论文精读系列 - 文件信息

• 🎬 包含文件：1 初学者如何高效阅读论文_.mp4
• 🎬 2 AlexNet横空出世_.mp4
• 🎬 3 VGG_.mp4
• 🎬 4 残差学习：ResNet_.mp4
• 🎬 5 Transformer一作如何改进自注意力.mp4
• 🎬 6 EfficientViT-可在边缘计算设备上高效运行的ViT.mp4
• 🎬 7 【综述】视觉Transformer-SOTA与挑战 .mp4
• 🎬 8 图像分割开创性工作：FCN.mp4
• 🎬 9 生物医学图像分割：U-Net.mp4
• 🎬 10 改进的U-Net-U-NetV2.mp4
• 🎬 11 改进的U-Net-U-Net++ .mp4
• 🎬 12 目标检测开创性工作-R-CNN.mp4
• 🎬 13 R-CNN的升级版-Fast R-CNN_ .mp4
• 🎬 14 OPPO出品_用于显著目标检测-PSUNet_.mp4
• 🎬 15 RetinaNet.mp4
• 🎬 16 网络优化器类型及优缺点.mp4
• 🎬 17 【综述】深度学习VS传统CV .mp4
• 🎬 18 ViT真的超越CNN了？.mp4
• 🎬 19 AnchorNet-减小图像空间 冗余度_加速图像分类推理.mp4
• 🎬 20 ImageNet数据集.mp4
• 🎬 21 GC-CLIP：改进CLIP zero-shot分类性能.mp4
• 🎬 22 SAM(Segment Anything Model).mp4
• 🎬 23 改进SAM-EfficientSAM.mp4
• 🎬 24 BLIP2-高效进行VLP.mp4
• 🎬 25 机器人中的GPT-4V(ision).mp4
• 🎬 26 能在iPhone12上运行的SAM-RepViTSAM.mp4
• 🎬 27 医疗设备上的大语言模型-SM70.mp4
• 🎬 28 大语言模型在电力系统中的应用.mp4
• 🎬 29 Segment and Track Anything_.mp4
• 🎬 30 MAE-以自监督范式训练ViT_.mp4