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本帖最后由 冰点也疯狂 于 2020-2-26 14:46 编辑 # P' d* V1 X. I( q- a
7 s9 q* U) t& p8 I( a' C
适用人群：1 q7 `% H1 u5 E6 N3 Y4 l
深度学习，人工智能爱好者$ b. J. k$ T' Z, J- D$ Z
% o* q3 G+ t; T5 o课程简介：
7 g% x8 M1 u: i+ g) `/ \' S6 Z0 a 详解最新的顶级会议论文的核心算法和思想，所选论文都是当今最主流和最有学习价值的算法如faster-rcnn,深度残差网络等。结合算法流程图，对于每一个复杂的算法总结成通俗易懂的原理思想，即便刚入门这个领域也能快速理解深度学习领域顶级的算法思想。
; @3 v0 M: \( v) |! w4 U! g/ }
0 S* C( n' b/ m" O( \* v* i1 j& j课程目录：; Q5 \" H+ X$ }; J2 l k e) i3 l
01 课程简介6 J+ l9 c# Z4 z' f$ `" J
02 检测通用框架Faster
0 e! r5 |; @3 S% q. C03 Faster-Rcnn之RPN层详解
! Q4 j2 F8 L" q/ j04 Faster-Rcnn整体框架流程
7 R \. `# V5 `3 s05 Faster-Rcnn框架实验结果评估
9 u* W7 D* n- W% e% C06 关键点定位论文算法整体框架# z6 J' f4 ~7 b& g3 P
07 关键点定位论文细节实现解读4 h! a; L D+ ?$ i r- ^
08 关键点定位论网络结构详解
3 S( w e" H# m* ~09 深度残差网络架构分析
6 E! o& s8 W" L10 深度残差网络实现细节
( r# Y. w' P0 Y# z' p+ w# X& |; m11 Prisma图像风格变换原理
" [3 l/ U6 z5 |) \/ @" n) b12 Style-Transfer实现细节
2 i; l/ `- G2 ^& C4 k$ ?, T& c13 级联网络结构原理分析
4 ]5 F! W; ], q }+ b2 M14 级联网络实现细节
- p) h9 ?" Y+ j2 Z, m, i4 H" Y; o7 F15 DeepFashion在服装推荐,属性识别的贡献$ U) ]' ~7 j3 q
16 DeepFashion网络结构详解$ _+ K: J: v! i7 e. O
( r% H8 J$ |" n q: _& ~! Z
7 V) ~. x1 m% b y, M, W4 g
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