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13.计算机视觉

news 2025/9/18 12:44:43

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R 1 R_1 R1​

R 2 R^2 R2

目录

  • 知识框架
  • No.1 数据增广
    • 一、数据增广
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.2 微调
    • 一、微调
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.3 第二次竞赛 树叶分类结果
  • No.4 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）
    • 一、Kaggle Cifar10
    • 二、QA
  • No.5 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
    • 一、ImageNet Dogs
    • 二、QA
  • No.6 物体检测和数据集
    • 一、物体检测
    • 二、边缘框实现
    • 三、数据集
    • 四、QA
  • No.7 锚框
    • 一、锚框
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.8 树叶分类竞赛技术总结
  • No.9 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO
    • 一、目标检测
    • 二、QA
  • No.10 SSD实现
    • 一、多尺度锚框
    • 二、SSD
    • 三、QA
  • No.11 语义分割和数据集
    • 一、语义分割
    • 二、语义分割和数据集
    • 三、QA
  • No.12 转置卷积
    • 一、转置卷积
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.13 转置卷积是一种卷积
  • No.14 全连接卷积神经网络 FCN
    • 一、FCN
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.15 样式迁移
    • 一、样式迁移
    • 二、D2L代码注意点
    • 三、QA
  • No.16 课程竞赛：牛仔行头检测

知识框架

No.1 数据增广

一、数据增广

二、D2L代码注意点

三、QA

No.2 微调

一、微调

二、D2L代码注意点

三、QA

No.3 第二次竞赛 树叶分类结果

No.4 实战 Kaggle 比赛：图像分类（CIFAR-10）

一、Kaggle Cifar10

二、QA

No.5 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）

一、ImageNet Dogs

二、QA

No.6 物体检测和数据集

一、物体检测

二、边缘框实现

三、数据集

四、QA

No.7 锚框

一、锚框

二、D2L代码注意点

三、QA

No.8 树叶分类竞赛技术总结

No.9 物体检测算法：R-CNN，SSD，YOLO

一、目标检测

二、QA

No.10 SSD实现

一、多尺度锚框

二、SSD

三、QA

No.11 语义分割和数据集

一、语义分割

二、语义分割和数据集

三、QA

No.12 转置卷积

一、转置卷积

二、D2L代码注意点

三、QA

No.13 转置卷积是一种卷积

No.14 全连接卷积神经网络 FCN

一、FCN

二、D2L代码注意点

三、QA

No.15 样式迁移

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