用户指出上一稿有1005个汉字,不合格。需要精简到500-800个汉字之间。
当前字数估算:
- 小标题1:9字
- 小标题2:14字
- 小标题3:18字
- 正文1:约110字
- 正文2:约130字
- 正文3:约130字
总计约400字左右?不对,我数错了。
重新数一下草稿:
小标题1:这门课解决什么问题(9字)
正文1:很多转岗或进阶的学习者,在深度学习领域容易陷入“懂原理却不会落地”的困境。这门课聚焦计算机视觉中的经典实战项目,直指目标检测、姿态估计、图神经网络与自动驾驶等核心难题。它不教你从零造轮子,而是帮你补齐从模型选型、网络结构拆解到项目落地的能力缺口,让你面对真实的视觉数据时,能快速调通并应用现有经典算法。(127字)
小标题2:适合什么基础,建议先看哪几块(12字)
正文2:适合具备Python编程基础和深度学习初步概念,但在实战中遇到卡壳的学习者。如果你已经掌握了PyTorch框架的基本操作,建议优先看YOLO目标检测与OpenPose姿态估计这两块。前者是目标追踪的基石,后者是动作识别的核心。跳过这两块,后续在理解追踪算法与局部特征匹配时就会缺乏抓手。(145字)
小标题3:学完能独立做什么,资料怎么配合练习(16字)
正文3:学完这门课,你应该能独立完成基于YOLO的目标追踪、基于OpenPose的姿态估计,以及基于图神经网络的时序数据预测等经典项目。资料包配套了完整的课件及代码,且包含详细的算法源码解读与基础补充模块。你需要带着自己的数据集或使用课程提供的代码,跟着讲解去跑通项目、调参验证,通过动手实操把理论转化为可运行的代码。(141字)
总字数:9+127+12+145+16+141 = 450字。等等,450字已经低于500了?
让我重新数一遍:
这(1)门(2)课(3)解(4)决(5)什(6)么(7)问(8)题(9)
很(10)多(11)转(12)岗(13)或(14)进(15)阶(16)的(17)学(18)习(19)者(20)在(21)深(22)度(23)学(24)习(25)领(26)域(27)容(28)易(29)陷(30)入(31)懂(32)原(33)理(34)却(35)不(36)会(37)落(38)地(39)的(40)困(41)境(42)这(43)门(44)课(45)聚(46)焦(47)计(48)算(49)机(50)视(51)觉(52)中(53)的(54)经(55)典(56)实(57)战(58)项(59)目(60)直(61)指(62)目(63)标(64)检(65)测(66)姿(67)态(68)估(69)计(70)图(71)神(72)经(73)网(74)络(75)与(76)自(77)动(78)驾(79)驶(80)等(81)核(82)心(83)难(84)题(85)它(86)不(87)教(88)你(89)从(90)零(91)造(92)轮(93)子(94)而(95)是(96)帮(97)你(98)补(99)齐(100)从(101)模(102)型(103)选(104)型(105)网(106)络(107)结(108)构(109)拆(110)解(111)到(112)项(113)目(114)落(115)地(116)的(117)能(118)力(119)缺(120)口(121)让(122)你(123)面(124)对(125)真(126)实(127)的(128)视(129)觉(130)数(131)据(132)时(133)能(134)快(135)速(1
课程目录
课件及代码 第10章 经典视觉项目实战-目标追踪与姿态估计 第五六七章:YOLO目标检测 基础补充-Resnet模型及其应用实例 第二章:OpenPose算法源码分析.zip 243.86M 第三章:Deepsort算法知识点解读.pdf 1.58M 第四章:Deepsort源码解读.zip 107.90M 第一章:姿态估计OpenPose系列算法解读.pdf 2.42M 基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M 基础补充-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M 第11章 Transformer实战解读 transformer系列 第12章 图神经⽹络实战 10-基于图模型的时间序列预测 11-异构图神经网络 3-图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用 4-使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集 5-图注意力机制与序列图模型 6-图相似度论文解读 7-图相似度计算实战 8-基于图模型的轨迹估计 9-图模型轨迹估计实战 第二章:图卷积GCN模型 第一章:图神经网络基础 第13章 ⾯向深度学习的⽆⼈驾驶实战 1.深度估计算法解读 10-NeuralRecon项目源码解读 11-TSDF算法与应用 12-TSDF实战案例 13-轨迹估计算法与论文解读 14-轨迹估计预测实战 15-特斯拉无人驾驶解读 2.深度估计项目实战 3-车道线检测算法与论文解读 4-基于深度学习的车道线检测项目实战 5-商汤LoFTR算法解读 6-局部特征关键点匹配实战 7-三维重建应用与坐标系基础 8-NeuralRecon算法解读 9-NeuralRecon项目环境配置 第14章 对比学习与多模态任务实战 ANINET源码解读 CLIP系列 对比学习算法与实例 多模态3D目标检测算法源码解读 多模态文字识别 第15章 ⾏⼈重识别实战 第1节:行人重识别原理及其应用 第2节:基于注意力机制的ReId模型论文解读 第3节:基于Attention的行人重识别项目实战 第4节:经典会议算法精讲(特征融合) 第5节:项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战 第6节:旷视研究院最新算法解读(基于图模型) 第7节:基于拓扑图的行人重识别项目实战 第16章 对抗⽣成⽹络实战 第4节:stargan论文架构解析 第6节:基于starganvc2的变声器论文原理解读 第8节:图像超分辨率重构实战 第9节:基于GAN的图像补全实战 cyclegan.pdf 2.67M static.zip 1.26M 第2节:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M 第3节:基于CycleGan开源项目实战图像合成.zip 1.60G 第5节:stargan项目实战及其源码解读.zip 869.44M 第7节:starganvc2变声器项目实战及其源码解读.zip 485.00M 第17章 强化学习实战系列 第1节:强化学习简介及其应用.pdf 738.65kb 第2节:PPO算法与公式推导.pdf 899.22kb 第3节:策略梯度实战-月球登陆器训练实例.zip 4.34M 第4节:DQN算法.pdf 1.43M 第5节:DQN算法实例演示.zip 1.98kb 第7节:Actor-Critic算法分析(A3C).pdf 560.29kb 第8节:A3C算法玩转超级马里奥.zip 97.62M 第18章 AI黑科技实例 1 节GPT系列生成模型 2 节GPT建模与预测流程 3 节CLIP系列 4 节Diffusion模型解读 5 节Dalle2及其源码解读 6 节ChatGPT 第19章 深度学习模型部署与剪枝优化实战 tensorRT 嵌入式AI Docker使用命令.zip 7.83M Mobilenet.pdf 2.41M mobilenetv3.py 7.31kb pytorch-slimming.zip 356.43M PyTorch模型部署实例.zip 102.80kb TensorFlow-serving.zip 2.96M YOLO部署实例.zip 876.45M 剪枝算法.pdf 504.02kb 第1章 直播回放 1-1 节开班典礼等多个文件 第20章 面向医学领域的深度学习实战 1-神经网络算法PPT 10-基于deeplab的心脏视频数据诊断分析 11-YOLO系列物体检测算法原理解读 12-基于YOLO5细胞检测实战 13-知识图谱原理解读 14-Neo4j数据库实战 15-基于知识图谱的医药问答系统实战 17-医学糖尿病数据命名实体识别 4-基于Resnet的医学数据集分类实战 5-图像分割及其损失函数概述 6-Unet系列算法讲解 7-unet医学细胞分割实战 8-deeplab系列算法 9-基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战 16-词向量模型与RNN网络架构.zip 2.15M 2-PyTorch框架基本处理操作.zip 98.58M 3-PyTorch框架必备核心模块解读.zip 336.95M 第21章 ⾃然语⾔处理经典案例实战 NLP常用工具包 课后作业 课件 源码、数据集等 第22章 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战 第八章:GPT训练与预测部署流程 第二章:Transformer工具包基本操作实例解读 第九章:文本摘要建模 第六章:文本预训练模型构建实例 第七章:GPT系列算法 第三章:Transformer核心架构 第十一章:补充Huggingface数据集制作方法实例 第十章:图谱知识抽取实战 第四章:BERT系列算法解读 第五章:文本标注工具与NER实例 第一章:Huggingface与NLP介绍解读 第23章 ⾃然语⾔处理通⽤框架-BERT实战 课件、源码 第24章 知识图谱实战系列 第1.2节:知识图谱介绍及其应用领域分析 第3节:Neo4j数据库实战 第4节:使用python操作neo4j实例 第5节:基于知识图谱的医药问答系统实战 第6节:文本关系抽取实践 第7节:金融平台风控模型实践 第8节:医学糖尿病数据命名实体识别 第25章 语⾳识别实战系列 PPT 论文 变声器pytorch-StarGAN-VC2.zip 484.93M 语音分离Conv-TasNet.zip 84.38M 语音合成tacotron2实战.zip 302.43M 语音识别LAS模型.zip 420.12M 第26章 推荐系统实战系列 第10节:基于统计分析的电影推荐 第3节:音乐推荐系统实战 第4节:Neo4j数据库实例 第11节:补充-基于相似度的酒店推荐系统.zip 1.81M 第1节:推荐系统介绍.pdf 1.50M 第2节:协同过滤与矩阵分解.pdf 974.68kb 第5节:基于知识图谱的电影推荐实战.zip 160.61M 第6节:FM与DeepFM算法.pdf 759.61kb 第7节:DeepFM算法实战.zip 1.16M 第8节:推荐系统常用工具包演示.zip 129.35M 第9节:基于文本数据的推荐实例.zip 254.77M 第2章 AI课程所需安装软件教程 Anaconda3-2020.07-Windows-x86_64.exe 467.49M cuda_11.3.0_465.89_win10.exe 2.68G mmcv_full-1.4.7-cp38-cp38-win_amd64.whl 12.75M notepadplusplus-8-4.exe 4.28M pycharm-community-2022.1.2.exe 378.78M torch-1.10.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 2.27G torchvision-0.11.0+cu113-cp38-cp38-win_amd64.whl 3.04M VisualStudioSetup.exe 1.60M 第3章 深度学习必备核⼼算法 第4章 深度学习核⼼框架PyTorch flask预测.zip 712.05M 第八章:对抗生成网络架构原理与实战解析.zip 35.28M 第二,三章:神经网络实战分类与回归任务.zip 15.82M 第六章:DataLoader自定义数据集制作.zip 594.02M 第七章:LSTM文本分类实战.zip 31.53M 第四章:卷积网络参数解读.zip 33.37M 第五章:图像识别模型与训练策略(重点).zip 449.77M 第5章 Opencv图像处理框架实战 源码资料 第6章 综合项⽬-物体检测经典算法实战 6.第六章 综合项⽬-物体检测经典算法实战 第7章 图像分割实战 7.第七章 图像分割实战 第8章 走向AI论文实验与项目实战的捷径-MMLAB实战系列 DeformableDetr算法解读 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构 OCR算法解读 mask2former(mmdetection).zip 192.38M ner.zip 121.60M 第八模块:mmrazor-模型蒸馏.zip 1.00G 第二模块:mmsegmentation-0.20.2.zip 2.80G 第二模块:MPViT-main.zip 924.77M 第九模块:mmaction2-master.zip 827.76M 第六模块:mmediting-master.zip 107.78M 第七模块:mmdetection3d-1.0.0rc0.zip 395.05M 第三模块:mmdetection-master.zip 1.46G 第四模块:mmocr-main.zip 381.72M 第五模块:mmgeneration-master.zip 746.81M 第一模块:mmclassification-master.zip 912.00M 第9章 经典视觉项目实战-行为识别 slowfast-add 1-slowfast算法知识点通俗解读.pdf 572.31kb 4-基于3D卷积的视频分析与动作识别.zip 845.84M 5-视频异常检测算法与元学习.pdf 1.15M 6-视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读.zip 243.75M slowfast论文.pdf 1.45M 视频 10-1 节课程介绍 10-2 节姿态估计OpenPose系列算法解读 10-3 节OpenPose算法源码分析 10-4 节deepsort算法知识点解读 10-5 节deepsort源码解读 10-6 节YOLO-V4版本算法解读 10-7 节V5版本项目配置 10-8 节V5项目工程源码解读 11-1 节Transformer算法解读 11-10 节MedicalTrasnformer论文解读 11-11 节MedicalTransformer源码解读 11-12 节商汤LoFTR算法解读 11-13 节局部特征关键点匹配实战 11-14 节分割模型Maskformer系列 11-15 节Mask2former源码解读 11-16 节BEV特征空间 11-17 节BevFormer源码解读 11-18 节时间序列预测 11-19 节Informer时间序列源码解读 11-2 节视觉Transformer及其源码分析 11-20 节Huggingface与NLP(讲故事) 11-3 节VIT算法模型源码解读 11-4 节swintransformer算法原理解析 11-5 节swintransformer源码解读 11-6 节基于Transformer的detr⽬标检测算法 11-7 节detr⽬标检测源码解读 11-8 节DeformableDetr算法解读 11-9 节DeformableDetr物体检测源码分析 第12章 图神经网络实战 12-1 节图神经网络基础 12-10 节基于图模型的时间序列预测 12-11 节异构图神经网络 12-2 节图卷积GCN模型 12-3 节图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用 12-4 节使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集 12-5 节图注意力机制与序列图模型 12-6 节图相似度论文解读 12-7 节图相似度计算实战 12-8 节基于图模型的轨迹估计 12-9 节图模型轨迹估计实战 第13章 面向深度学习的无人驾驶实战 13-1 节深度估计算法原理解读 13-10 节NeuralRecon项目源码解读 13-11 节TSDF算法与应用 13-12 节TSDF实战案例 13-13 节轨迹估计算法与论文解读 13-14 节轨迹估计预测实战 13-15 节特斯拉无人驾驶解读 13-2 节深度估计项目实战 13-3 节车道线检测算法与论文解读 13-4 节基于深度学习的车道线检测项目实战 13-5 节商汤LoFTR算法解读 13-6 节局部特征关键点匹配实战 13-7 节三维重建应用与坐标系基础 13-8 节NeuralRecon算法解读 13-9 节NeuralRecon项目环境配置 14-1 节对比学习算法与实例 14-2 节CLIP系列 14-3 节多模态3D目标检测算法源码解读 14-4 节多模态文字识别 14-5 节ANINET源码解读 第15章 行人重识别实战 15-1 节行人重识别原理及其应用 15-2 节基于注意力机制的Reld模型论文解读 15-3 节基于Attention的行人重识别项目实战 15-4 节AAAI2020顶会算法精讲 15-5 节项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战 15-6 节旷视研究院最新算法解读(基于图模型) 15-7 节基于拓扑图的行人重识别项目实战 第16章 对抗生成网络实战 16-1 节课程介绍 16-2 节对抗生成网络架构原理与实战解析 16-3 节基于CycleGan开源项目实战图像合成 16-4 节stargan论文架构解析 16-5 节stargan项目实战及其源码解读 16-6 节基于starganvc2的变声器论文原理解读 16-7 节starganvc2变声器项目实战及其源码解读 16-8 节图像超分辨率重构实战 16-9 节基于GAN的图像补全实战 17-1 节强化学习简介及其应用 17-2 节PPO算法与公式推导 17-3 节PPO实战-月球登陆器训练实例 17-4 节Q-learning与DQN算法 17-5 节DQN算法实例演示 17-6 节DQN改进与应用技巧 17-7 节Actor-Critic算法分析(A3C) 17-8 节用A3C玩转超级马里奥 18-1 节GPT系列生成模型 18-2 节GPT建模与预测流程 18-3 节CLIP系列 18-4 节Diffusion模型解读 18-5 节Dalle2及其源码解读 18-6 节ChatGPT 19-1 节AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano 19-10 节模型剪枝-Network Slimming实战解读 19-11 节Mobilenet三代网络模型架构 19-2 节AIoT人工智能物联网之AI 实战 19-3 节AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器 19-4 节 AIoT人工智能物联网之deepstream 19-5 节pyTorch框架部署实践 19-6 节YOLO-V3物体检测部署实例 19-7 节docker实例演示 19-8 节tensorflow-serving实战 19-9 节模型剪枝-Network Slimming算法分析 1-1 节开班典礼 1-10 节直播8:图神经网络 1-11 节直播9:LangChain与VQA任务 1-12 节直播10:EfficientVIT与DINOV2 1-13 节直播11:对比学习与自监督任务 1-14 节直播12:注意力机制串讲 1-15 节直播13:BEITV2-3与Mmlab自监督源码解读 1-16 节直播14:Bev特征空间与知识蒸馏 1-17 节直播15:总结与论文和简历 1-2 节Pycharm环境配置与Debug演示(没用过的同学必看) 1-3 节直播1:神经网络结构 1-4 节直播2:卷积神经网络 1-5 节直播3:Transformer 1-6 节直播4:VIT源码解读 1-7 节直播5:Segment anything 1-8 节直播6:时间序列timesnet 1-9 节直播7:文本大模型下游任务一条龙 20-1 节卷积神经网络原理与参数解读 20-10 节基于deeplab的心脏视频数据诊断分析 20-11 节YOLO系列物体检测算法原理解读 20-12 节基于YOLO5细胞检测实战 20-13 节知识图谱原理解读 20-14 节Neo4j数据库实战 20-15 节基于知识图谱的医药问答系统实战 20-16 节词向量模型与RNN网络架构 20-17 节医学糖尿病数据命名实体识别 20-2 节PyTorch框架基本处理操作 20-3 节PyTorch框架必备核心模块解读 20-4 节基于Resnet的医学数据集分类实战 20-5 节图像分割及其损失函数概述 20-6 节Unet系列算法讲解 20-7 节unet医学细胞分割实战 20-8 节deeplab系列算法 20-9 节基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战 第21章 自然语言处理经典案例实战 21-1 节NLP常用工具包实战 21-10 节NLP-文本特征方法对比 21-11 节NLP-相似度模型 21-12 节LSTM情感分析 21-13 节机器人写唐诗 21-14 节对话机器人 21-2 节商品信息可视化与文本分析 21-3 节贝叶斯算法 21-4 节新闻分类任务实战 21-5 节HMM隐马尔科夫模型 21-6 节HMM工具包实战 21-7 节语言模型 21-8 节使用Gemsim构建词向量 21-9 节基于word2vec的分类任务 22-1 节Huggingface与NLP介绍解读 22-10 节补充Huggingface数据集制作方法实例 22-2 节Transformer工具包基本操作实例解读 22-3 节BERT系列算法解读 22-4 节文本标注工具与NER实例 22-5 节文本预训练模型构建实例 22-6 节GPT系列算法 22-7 节GPT训练与预测部署流程 22-8 节文本摘要建模 22-9 节图谱知识抽取实战 第23章 自然语言处理通用框架-BERT实战 23-1 节自然语言处理通用框架BERT原理解读 23-2 节谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例 23-3 节项目实战-基于BERT的中文情感分析实战 23-4 节项目实战-基于BERT的中文命名实体识别识别实战 23-5 节必备基础知识点-woed2vec模型通俗解读 23-6 节必备基础-掌握Tensorflow如何实现word2vec模型 23-7 节必备基础知识点-RNN网络架构与情感分析应用实例 23-8 节医学糖尿病数据命名实体识别 24-1 节知识图谱介绍及其应用领域分析 24-2 节知识图谱涉及技术点分析 24-3 节Neo4j数据库实战 24-4 节使用python操作neo4j实例 24-5 节基于知识图谱的医药问答系统实战 24-6 节文本关系抽取实践 24-7 节金融平台风控模型实践 24-8 节医学糖尿病数据命名实体识别 第25章 语音识别实战系列 25-1 节seq2seq序列网络模型 25-2 节LAS模型语音识别实战 25-3 节starganvc2变声器论文原理解读 25-4 节staeganvc2变声器源码实战 25-5 节语音分离ConvTasnet模型 25-6 节ConvTasnet语音分离实战 25-7 节语音合成tacotron最新版实战 26-1 节推荐系统介绍及其应用 26-10 节基本统计分析的电影推荐 26-11 节补充-基于相似度的酒店推荐系统 26-2 节协同过滤与矩阵分解 26-3 节音乐推荐系统实战 26-4 节知识图谱与Neo4j数据库实例 26-5 节基于知识图谱的电影推荐实战 … 共 501 条





