13.计算机视觉
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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
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No.5 实战 Kaggle 比赛：狗的品种识别（ImageNet Dogs）
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二、QA
No.6 物体检测和数据集
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二、边缘框实现
三、数据集
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No.7 锚框
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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
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No.14 全连接卷积神经网络 FCN
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