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36课时
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课程概览
课时列表
第1 章 : 图像识别介绍
课时1:计算机视觉发展简史
10:20
课时2:计算机视觉常见任务
08:49
课时3:图像分类问题与流程
06:58
第2 章 : 线性分类器与图像分类两要素
课时4:线性分类、函数与表达
13:34
课时5:损失函数与优化-01
13:39
课时6:损失函数与优化-02
10:45
课时7:【在线实验】基于线性分类的样本分类
第3 章 : 从线性分类器到神经网络
课时8:多层感知器结构-01
12:50
课时9:多层感知器结构-02
10:44
课时10:多层感知器结构-03
08:04
课时11:多层感知器结构-04
12:39
课时12:多层感知器结构-05
03:15
课时13:反向传播与SGD优化-01
12:28
课时14:反向传播与SGD优化-02
12:18
课时15:反向传播与SGD优化-03
12:41
课时16:【在线实验】基于神经网络的数据非线性分类
第4 章 : 从神经网络到卷积神经网络
课时17:从多层感知器到卷积神经网络
16:32
课时18:卷积神经网络的典型层次结构
11:30
课时19:卷积计算层-01
13:48
课时20:卷积计算层-02
09:04
课时21:激励层、池化层及全连接层
13:15
课时22:CNN典型层次结构
09:28
课时23:随机失活DropOut
07:45
课时24:经典CNN结构-01
14:13
课时25:经典CNN结构-02
13:42
课时26:经典CNN结构-03
15:59
课时27:【在线实验】基于多层感知器的手写数字识别
课时28:【在线实验】基于卷积神经网络的手写数字识别分类
课时29:【在线实验】基于卷积神经网络的食物分类网络训练
第5 章 : 神经网络训练技巧
课时30:神经网络训练技巧-01
10:56
课时31:神经网络训练技巧-02
15:46
课时32:神经网络训练技巧-03
13:57
课时33:【在线实验】神经网络分类训练与调参实验
第6 章 : 图像识别实战方法
课时34:图像识别实战方法-01
10:27
课时35:图像识别实战方法-02
12:35
课时36:【在线实验】基于GoogLeNet 的不同花分类微调训练案例
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