夸克网盘
5积分
【后厂理工学院】百度飞桨联合设计的双证资深AI实战工程师（CV方向）视频课，是面向AI领域的高端实战培训项目。由百度飞桨团队与后厂理工学院共同打造，融合了深度学习、计算机视觉等前沿技术，通过视频教学、实战项目、专家指导等多元化学习方式，培养具备扎实理论基础和丰富实战经验的AI工程师。课程内容涵盖视频行为分析、车道线检测、数学公式识别等多个实战项目。
【后厂理工学院】百度飞桨联合设计双证资深AI实战工程师（CV方向）25.63GB
第01章 视频行为分析-项目简介412.48MB
第1节 Outline of The Course184.02MB
第1节 Outline of The Course.mp4184.02MB第2节 问题解答以及NMS代码228.46MB
第2节： Introduction to Deep Learning.mp4228.46MB第02章 视频行为分析—Two Stage Detection411.84MB
第1节 Two Stage Detection303.28MB
第1节 Two Stage Detection.mp4295.36MB
week2-3.5 Detection.pdf7.92MB第2节 答疑研讨会—Faster RCNN SSDNMS 代码实操108.56MB
第2节：答疑研讨会—Faster RCNN _ SSD_NMS 代码实操.mp4108.56MB第03章 视频行为分析—One Stage Detection663.87MB
第1节 One Stage Detection212.37MB
第1节 One Stage Detection.mp4204.66MBweek3.5-5 Face Detection Recognition.pdf2.6MB
微信图片_20191005214010.jpg3.88MB微信图片_20191005214022.jpg1.24MB第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解451.5MB
第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解.mp4451.5MB第04章 视频行为分析—Face Detection377.64MB
第1节 Face Detection255.7MB
cv正式课资料.pdf2.6MB第1节 Face Detection-1.mp4253.1MB第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码121.95MB
第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码.mp4121.95MB第05章 视频行为分析—Face Recognition536.1MB
第1节 Face Recongnition229.83MB
第1节 Face Recongnition.mp4229.83MB第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码306.27MB
第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码.mp4306.27MB第06章 视频行为分析—Tracking Intro541.58MB
第1节 Tracking Intro179.15MB
第1节 Tracking Intro.mp4175.83MBweek6-7 Tracking-Kalman Filter.pdf3.32MB第2节 6-2 答疑研讨会362.43MB
第2节 6-2 答疑研讨会.mp4362.43MB第07章 视频行为分析—Kalman Filter757.44MB
第2节 7-2 答疑研讨会1.19MB
8-2答疑研讨课.pdf1.19MB第1节 Kalman Filter.mp4556.41MB第2节 7-2 答疑研讨会-1.mp4140.03MB第2节 7-2 答疑研讨会.mp459.8MB第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展660.13MB
第1节 检测与识别的扩展1.52MB
week8 Action Recognition.pdf1.52MB第2节 8-2检测与识别拓展研讨课1.19MB
Baidu-I答疑研讨课.pdf1.19MB第1节 检测与识别的扩展.mp4462.73MB第2节 8-2检测与识别拓展研讨课.mp4194.68MB第09章 Lane Segmentation & Semantic984.3MB
第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic7.53MB
Lane Segmentation-Week 1.pdf7.53MB第2节 9-2研讨课1.71MB
Baidu-I答疑研讨课.pdf1.71MB第1节 9-1Lane Segmentation & Semantic.mp4689.84MB第2节 9-2研讨课.mp4285.22MB第10章 10-1 Lane Segmentation1.3GB
第1节 10-1 Lane Segmentation12.26MB
Fully Convolutional Networks for Semantic Segmentation.pdf2.76MB
Lane Segmentation-Week 2.pptx9.5MB第2节 10-2研讨课1.02MB
kaike.pptx1.02MB第1节 10-1 Lane Segmentation.mp4592.15MB第2节 10-2研讨课.mp4723.34MB第11章 11-1 Lane Segmentation896.07MB
第1节 11-1Lane Segmentation5.61KB
3-1课程代码.txt291Bweek3-resnet(1).txt5.32KB第1节 11-1Lane Segmentation.mp4644.91MB第2节 11-2研讨课.mp4251.15MB第12章 12-1deeplab v3+的原理和实现Week41.02GB
第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week45.71MB
12-1课上PPTLane Segmentation-Week 4-.pdf3.36MB12-1PPTLane Segmentation-Week 4.pdf2.35MBWeek4 预习资料.txt421B第2节 12-2研讨课480.2KB
12-2课件PPT.pdf480.2KB第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4.mp4621.31MB第2节 12-2研讨课.mp4412.61MB第13章 项目实战-数据处理week51.1GB
第1节 13-1项目实战-数据处理week56.77MB
13-1课程作业.txt52B13-1课件PPT（笔记版）Week 5.pdf3.99MB13-1课件PPT Week 5.pdf2.78MB13-1week5课前预习资料.txt314B第2节 13-2数据预处理9.4MB
13-2课件PPT.pptx9.4MB第1节 13-1项目实战-数据处理week5.mp4708.61MB第2节 13-2数据预处理-1.mp4379.87MB第2节 13-2数据预处理-2.mp418.93MB第14章 Traning week61.02GB
第1节 14-1Traning week61.3MB
14-1课堂作业.txt89B14-1PPTWeek 6.pdf1.3MB第2节 14-2网络训练与损失选择616.55KB
14-2课堂PPT.pptx616.55KB第1节 14-1Traning week6-1.mp4425.68MB第1节 14-1Traning week6-2.mp4203.96MB第2节 14-2网络训练与损失选择.mp4410.7MB第15章 项目实战-部署Week71.08GB
第1节 15-1项目实战-部署Week72.38MB
15-1课堂PPT Week 7.pdf2.38MB15-1课堂作业.txt40B第1节 15-1项目实战-部署Week7.mp4594.77MB第2节 15-2模型推理.mp4507.96MB第16章 模型融合Week8899.04MB
第1节 16-1 模型融合week81.01MB
16-1课堂PPT-Week 8.pdf1.01MB16-1项目二大作业要求.txt199B第1节 16-1 模型融合week8.mp4656.37MB第2节 16-2项目二总复习.mp4241.65MB第17章 数学公式识别-课程导论888.93MB
第1节 17-1数学公式识别-课程导论16.05MB
17-1课后作业详情.txt583B17-1课堂PPT.pptx16.05MB第1节 17-1数学公式识别-课程导论.mp4648.17MB第2节 17-2 车牌识别代码讲解.mp4224.7MB第18章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)2.11GB
第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一)13.37MB
18-1课后作业.pdf141.38KB18-1课堂PPT.pdf13.23MB第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一).mp41.18GB第2节 18-2 EAST代码讲解.mp4936.81MB第19章 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)766.03MB
第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二)13.01MB
19-1课前预习.pdf168.91KB19-1课堂PPT.pdf12.85MB19-2课后作业.txt459B第1节 19-1数学公式识别-EAST文本区域检测算法(二).mp4487.87MB第2节 19-2 EAST训练和评估.mp4265.15MB第20章 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析2GB
第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析248.13KB
20-1课后作业.pdf248.13KB第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑229.66KB
EAST-pytorch讲解.pptx229.66KB第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析.mp4971.31MB第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑.mp41.05GB第21章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)1.1GB
第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一)16.83MB
21-1项目三作业.txt232Bhct_cv_week20.pdf16.83MB第1节 21-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(一).mp4749.84MB第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1.mp47.99MB第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-2.mp4356.25MB第22章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)1.81GB
第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二)16.12MB
HCT 百度CV Week21 课件.pdf16.12MB第2节 im2latex前向推理代码详解191.56KB
Im2Latex前向推理.pptx191.56KB第1节 22-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(二).mp4951.48MB第2节 im2latex前向推理代码详解.mp4889.05MB第23章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)1.79GB
第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三)17.33MB
23-1homework.pdf19.49KBHCT 百度CV Week22 课件 .pdf17.31MB第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三).mp4889.91MB第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解.mp4928.97MB第24章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(四)943.44MB
第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三)38.32MB
HCT 百度CV Week23 课件.pdf38.32MB第1节 24-1Image2MarkupGeneration(三).mp4744.7MB第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比.mp4160.42MB第25章 数学公式识别-Image2MarkupGeneration(五)1.79GB
第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五)33.44MB
HCT 百度CV Week24.pdf33.44MB项目三大作业.txt523B第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -1.mp4689MB第1节 25-1Image2MarkupGeneration(五) -2.mp4259.52MB第2节： 25-2webserver模型部署.mp4855.78MB赠品61.3KB
大额流量卡免费领.png1.8KB外卖红包免费领.JPG59.48KB自学吧【www.zshare8.com】--学知识-长见识一网打尽.txt24B网站声明：
1. 该网盘资源的安全性和完整性需要您自行判断，点击下载地址直接跳转到网盘官方页面。本站链接通过程序自动收集互联网公开分享链接，本站不储存、复制、传播任何网盘文件，也不提供下载服务。
2. 本站遵守相关法律法规，坚决杜绝一切违规不良信息，如您发现任何涉嫌违规的网盘信息，请立即向网盘官方网站举报，并及时反馈给我们进行屏蔽删除。
3. 本站高度重视知识产权保护和个人隐私保护，如有网盘链接侵犯您的合法权益，请立即向网盘官方网站举报，并参见本站《版权说明》提供书面材料联系我们屏蔽删改。
1. 该网盘资源的安全性和完整性需要您自行判断，点击下载地址直接跳转到网盘官方页面。本站链接通过程序自动收集互联网公开分享链接，本站不储存、复制、传播任何网盘文件，也不提供下载服务。
2. 本站遵守相关法律法规，坚决杜绝一切违规不良信息，如您发现任何涉嫌违规的网盘信息，请立即向网盘官方网站举报，并及时反馈给我们进行屏蔽删除。
3. 本站高度重视知识产权保护和个人隐私保护，如有网盘链接侵犯您的合法权益，请立即向网盘官方网站举报，并参见本站《版权说明》提供书面材料联系我们屏蔽删改。