【S0157】咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程

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Java吧 视频教程： 咕泡人工智能深度学习高薪就业班(第6期)视频教程
Java教程编号：【S0157】-166

9 L* I- R9 H  |$ U4 ~
9 ?7 l( x, o; n8 C" F0 H8 ?. P( \
〖课程目录〗：
$ D$ F% y- w2 V$ i2 _$ q6 O: B├─01 直播课回放. ]% P4 H' b3 Q- V
2 \+ M9 A4 e8 ?. ]3 u  Y" V. n│  ├─01 开班典礼: \% l( Z, G6 ]. B9 d6 `
4 K6 D! ^5 a: f/ l  o8 o; r9 {│  ├─02 Pycharm环境配置与Debug演示
│  ├─03 直播1：深度学习核心算法-神经网络与卷积网络
& o8 c# p- t. I9 |; q1 `│  ├─04 直播2：卷积神经网络
│  ├─05 直播3：Transformer架构! g( m9 Z+ U. _- z% v7 Q( O
- N, y" ^0 `0 J& ~# w7 K│  ├─06 直播4：Transfomer在视觉任务中的应用实例7 c9 Q1 y/ Z* n4 q
/ ~+ C5 K2 P' V1 G7 H: N│  ├─07 直播5：YOLO系列（V7）算法解读' b$ S. H8 n. G5 b" F5 y7 o
$ ^8 l& k0 m+ J# T" d6 d│  ├─08 直播6：分割模型Maskformer系列, [% y1 j- @0 V: n6 E: ^& S
│  ├─09 补充：Mask2former源码解读
│  ├─10 直播7：半监督物体检测2 Q5 w. I. Z1 p6 |! g
! G' x$ W6 j+ s8 v1 g│  ├─11 直播8：基于图模型的时间序列预测
' ~& R0 P. O: I2 v; u$ w7 U│  ├─12 直播9：图像定位与检索
4 M8 |8 `& |$ d2 A% R0 P│  ├─13 直播10：近期内容补充/ U4 p/ l5 c0 }; F+ Q; `* J( |
* l' n8 R; x! {. |│  ├─15 直播12：异构图神经网络
│  ├─16 直播13：BEV特征空间8 A1 N4 r0 C$ n5 F" S; F
1 |6 t' H* k0 ^( z$ M│  ├─17 补充：BevFormer源码解读$ N9 S" h) @3 [* M  f" g* X
│  ├─18 直播14：知识蒸馏& U4 Y" e6 r" _
│  └─19 直播15：六期总结与论文简历
* G. ?* {, S: ]: e│
├─02 深度学习必备核心算法
│  ├─01 神经网络算法解读! s9 m0 ^  ~4 q: W) u
│  ├─02 卷积神经网络算法解读' {7 a3 }  `3 e9 I$ T
│  └─03 递归神经网络算法解读
│
├─03 深度学习核心框架PyTorch
│  ├─01 PyTorch框架介绍与配置安装$ U5 ^. v7 \4 I2 y0 ^( F- g0 P# {
│  ├─02 使用神经网络进行分类任务
5 i: G6 Y7 n* N" |│  ├─03 神经网络回归任务-气温预测- l5 K* s; p8 e
│  ├─04 卷积网络参数解读分析% \" [, @! ]( f. G
│  ├─05 图像识别模型与训练策略（重点）% Y9 D; `4 W- a
│  ├─06 DataLoader自定义数据集制作
│  ├─07 LSTM文本分类实战
: t( [) g4 ]& H! w│  └─08 PyTorch框架Flask部署例子5 S/ n- X1 q# b% D" K
│; X% F  F/ y; x% d. h0 R3 f# `
├─04 MMLAB实战系列6 B5 t6 l) z3 m
9 g& A; y8 K# |! r% _$ o) _) j│  ├─01 MMCV安装方法
" u) b3 h9 w4 @) X, l( T( e│  ├─02 第一模块：分类任务基本操作7 k" r1 ~4 A! z! Z- x- Z
│  ├─03 第一模块：训练结果测试与验证
│  ├─04 第一模块：模型源码DEBUG演示7 n& \7 _, ?; c5 W$ N( r
│  ├─05 第二模块：使用分割模块训练自己的数据集
│  ├─06 第二模块：基于Unet进行各种策略修改4 p- ~( n7 k3 n# }
│  ├─07 第二模块：分割任务CVPR最新Backbone设计及其应用
( U1 ]. i0 M4 f- v' }│  ├─08 第三模块：mmdet训练自己的数据任务
, L$ N  [% p8 E4 V/ E* M, ^0 C│  ├─09 第三模块：DeformableDetr物体检测源码分析
0 M0 T$ ^4 R6 P- T, M/ w1 D; O│  ├─11 第三模块：DeformableDetr算法解读6 x' [9 N$ \# v, \* ^
│  ├─12 KIE关键信息抽取与视频超分辨率重构; K; p4 P! V/ G* @$ g' W6 d& v  Y
, X# B& e5 v  g8 p; R│  ├─13 第四模块：DBNET文字检测2 n) w( I# P- u
! Y. h& `! q/ Y' d4 q& |8 D│  ├─14 第四模块：ANINET文字识别" ?* I: `* i$ ~/ u) o9 v
│  ├─15 第四模块：KIE基于图模型的关键信息抽取; u8 q; s' o8 z1 q& E8 ?* f; z
│  ├─16 第五模块：stylegan2源码解读8 C. G! A6 W( }# [
! o$ S# n9 {, X. V& ^1 O- v, w│  ├─17 第六模块：BasicVSR++视频超分辨重构源码解读" Y% Y9 [4 z- K! Q- f
  I& i. r, V, x' l. _9 q│  ├─18 第七模块：多模态3D目标检测算法源码解读2 x4 g) H$ N1 }+ L8 L* X5 W
│  ├─19 第八模块：模型蒸馏应用实例4 |& t- Z! z, u5 w* r: s* e0 @# G
│  ├─20 第八模块：模型剪枝方法概述分析
│  ├─21 第九模块：mmaction行为识别& s* |/ n& P  ?  P
; E/ ^8 m. e1 X1 W) U% g: w│  └─22 OCR算法解读" x+ e; D% \4 V8 k
│
) M* v. e- `$ f( A5 N6 m" p; {├─05 Opencv图像处理框架实战
│  ├─01 课程简介与环境配置
8 s+ x1 s8 Z; S5 F+ n│  ├─02 图像基本操作: e" b! t) m; E1 A+ z3 V- R
$ s" ?1 q# o5 n7 @. h│  ├─03 阈值与平滑处理
│  ├─04 图像形态学操作* D5 H( H1 f/ J  `5 }
│  ├─05 图像梯度计算
) l) [  d. Z4 V+ H  l! i# y│  ├─06 边缘检测
9 O: o. F4 ^9 S& K│  ├─07 图像金字塔与轮廓检测: ?+ U5 e) z1 r
% `$ t# Y( L6 J3 Z) `│  ├─08 直方图与傅里叶变换
│  ├─09 项目实战-信用卡数字识别1 @1 A- q! S1 C
│  ├─10 项目实战-文档扫描OCR识别
2 ?- Z* y4 m6 e' V# I│  ├─11 图像特征-harris' C4 k( }- g" S1 q/ v8 N3 g% y6 }
6 h. M6 [; U2 s  e  T│  ├─12 图像特征-sift4 J# r6 i7 z& y& M' n6 m
│  ├─13 案例实战-全景图像拼接* l  D9 b. b# L# u: Q( z2 ]
2 S) c/ w5 |% [9 Z' h- j$ L/ j│  ├─14 项目实战-停车场车位识别9 @* i4 j6 v* l: P9 P) \
│  ├─15 项目实战-答题卡识别判卷
: b3 [# C- \6 l% X% q│  ├─16 背景建模
4 v( g0 U( d9 n  J│  ├─17 光流估计' p* e* x1 q( x: s, D- m
│  ├─18 Opencv的DNN模块* o' h4 W  l$ ?4 N, N
$ d; S9 U3 g' j/ e│  ├─19 项目实战-目标追踪  v7 Q( D$ \2 ?$ }! B" n* Q
│  ├─20 卷积原理与操作$ r4 F# }$ Q& r* o8 R! c
│  └─21 项目实战-疲劳检测
8 P: a5 v0 p8 ~8 Z9 ]│
% t9 K* \' f/ m+ X1 C- a6 O" e├─06 综合项目-物体检测经典算法实战' J1 M/ C7 M: Y8 z+ @
│  ├─01 深度学习经典检测方法概述  L. U. E- Q+ J# |9 `. X' t7 m1 v
│  ├─02 YOLO-V1整体思想与网络架构
│  ├─03 YOLO-V2改进细节详解* J% k9 v- ]. T& S9 s
! b/ p& B  O0 }5 s& f│  ├─04 YOLO-V3核心网络模型
│  ├─05 项目实战-基于V3版本进行源码解读（建议直接跑V5版本）
│  ├─06 基于YOLO-V3训练自己的数据集与任务（建议直接跑V5版本）
│  ├─07 YOLO-V4版本算法解读* }+ ^+ X7 F) {) l- O8 O
3 R8 B. Y. Y. V│  ├─08 V5版本项目配置: q6 S* f0 W6 t4 h* l* b
- y. L+ j9 n# s│  ├─09 V5项目工程源码解读! C  r/ I% _( A4 ~2 X- d$ e+ w& p
6 I- R3 Y9 @; J│  ├─10 V7源码解读
│  ├─11 EfficientNet网络
│  ├─12 EfficientDet检测算法
│  ├─13 基于Transformer的detr目标检测算法
+ H5 I9 c! q. w│  └─14 detr目标检测源码解读
3 ]( m% E# o( D& C* R0 \│
# |6 ]9 N+ N( D├─07 图像分割实战) d+ x. Y, t4 y# N% N
│  ├─01 图像分割及其损失函数概述
5 G: S& E3 @; s3 `! p& S│  ├─05 U2NET显著性检测实战; A5 K" X4 q9 _4 c
│  ├─09 物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置1 u% I- g/ L! |
: C# L5 Z2 l7 T# }' x( V  i│  ├─10 MaskRcnn网络框架源码详解
│  └─11 基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务2 i7 I" ^/ R) Z& u* x: Y; p# N
' P( X& _9 `9 o9 k: u│- T# c& Z3 I& A2 P- q; N4 ~
├─08 行为识别实战
│  ├─01 slowfast算法知识点通俗解读6 j6 l0 P" H7 L, R( W  {1 P
( o8 D0 L+ c1 h│  ├─02 slowfast项目环境配置与配置文件
9 B. k% \$ [! {. n; Z  Y* l; W6 ~8 P│  ├─03 slowfast源码详细解读
# B6 m+ Q  ~% U* k│  ├─04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
7 s% Y+ y% r5 n4 G" F0 Q5 e! t( ]│  ├─05 视频异常检测算法与元学习
# s0 y8 W3 F8 `( r/ P4 _: P0 N│  └─06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读1 M6 d8 {) y/ R1 p: O, _, A0 k
. U: o4 w; i8 E$ ?1 c/ |│( s# o, }  x4 C8 B
" n" d# r* _, v0 L. i/ r: s3 _├─09 2022论文必备-Transformer实战系列
│  ├─01 课程介绍
& @& u1 t4 m7 O) Y, l│  ├─02 自然语言处理通用框架BERT原理解读! e7 M, r3 [4 s# ~8 Z0 F9 N0 v0 Y" [
│  ├─03 Transformer在视觉中的应用VIT算法
; T5 d" H' X9 N/ n6 c│  ├─04 VIT算法模型源码解读( T+ F$ T( m& n/ u
│  ├─05 swintransformer算法原理解析& X8 c. K- M. L$ }* Q
│  ├─06 swintransformer源码解读
│  ├─07 基于Transformer的detr目标检测算法, \( r6 D+ v1 B
│  ├─08 detr目标检测源码解读$ t* H5 \$ u/ [: Q# C
: x* x5 d, A: z8 @& g" x│  ├─09 MedicalTrasnformer论文解读4 Q1 E( z; `% f' Y4 W1 e
│  ├─10 MedicalTransformer源码解读
│  ├─11 商汤LoFTR算法解读
│  ├─12 局部特征关键点匹配实战
, r& C/ R) N2 b- M2 v' d& |│  ├─13 项目补充-谷歌开源项目BERT源码解读与应用实例
8 g8 t# g; u! J- q& P│  └─14 项目补充-基于BERT的中文情感分析实战
│5 Z& \1 D3 B4 C) j; N( C+ n+ j
% V! D5 E. S% q4 g├─10 图神经网络实战
; k# H& ~3 k. I4 A* X7 F! [│  ├─01 图神经网络基础
│  ├─02 图卷积GCN模型1 s) q2 q9 d$ H! }6 z* x+ o
│  ├─03 图模型必备神器PyTorch Geometric安装与使用! P# C4 T2 F/ N  ]# }4 p9 `5 R
1 Q8 g9 L  i6 y│  ├─04 使用PyTorch Geometric构建自己的图数据集
│  ├─05 图注意力机制与序列图模型/ v8 O4 H& r, k  ^
8 Q& N6 W2 b' z1 Y│  ├─06 图相似度论文解读2 U$ P9 u6 S$ g* @( s
/ D* f, @8 R7 j, k0 j- r│  ├─07 图相似度计算实战$ x2 |- P: d) c9 c" h4 E" w5 g
6 `- }8 V% O2 ?. ~  L│  ├─08 基于图模型的轨迹估计
│  └─09 图模型轨迹估计实战, u! z' s* z) @, Y0 a' G- V  x) U
│
├─11 3D点云实战
- g: }2 p! F7 C. V│  ├─01 3D点云实战 3D点云应用领域分析
6 B% M8 |5 j# L│  ├─02 3D点云PointNet算法& N+ _. f+ ]( ?. N( I: ^& q
% p5 t0 |% W. ~' {│  ├─03 PointNet++算法解读
6 m9 c- X1 ?$ ?, I  H; k& V│  ├─04 Pointnet++项目实战, [; M2 j1 @, e% l1 M1 G7 `& D
│  ├─05 点云补全PF-Net论文解读+ c6 y( \3 L" h, A
; H4 r7 w% S4 H│  ├─06 点云补全实战解读9 O% C8 G% N# b) z
5 _3 F8 q- y9 v( d4 d│  ├─07 点云配准及其案例实战
/ a2 n" r" p) t1 ^$ ~( }, A│  └─08 基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析
│
8 C( S# W9 e) t1 {' o% k├─12 目标追踪与姿态估计实战
│  ├─01 课程介绍
: L& B: z( D$ w: F- x4 R- U│  ├─02 姿态估计OpenPose系列算法解读5 W( `) p- ~# f# S( v; l* e5 T
│  ├─03 OpenPose算法源码分析- h* }/ Q: G  A1 s  k% L% |9 E
/ P4 \% s9 p) q; _8 q; k4 @/ v│  ├─04 deepsort算法知识点解读
! V  J7 r$ P6 Q- ]' r. y* `: U1 u/ b" }│  ├─05 deepsort源码解读
│  ├─06 YOLO-V4版本算法解读
- G( f* u+ ?* ~7 s3 x│  └─08 V5项目工程源码解读- r  N% ~  U/ t) S8 {# N$ i
3 X1 N3 x1 o9 B8 o+ G' f│7 f% D# n+ M! y+ N3 g
├─13 面向深度学习的无人驾驶实战5 v1 K* |' [' X) Z2 t
│  ├─01 深度估计算法原理解读
│  ├─02 深度估计项目实战
% r& U) _; R8 h) f7 O│  ├─03 车道线检测算法与论文解读- `% Q' g4 o) P% R: _+ O6 V# V
│  ├─04 基于深度学习的车道线检测项目实战# T9 E/ a  j* P, g' c8 }0 n% e
│  ├─06 局部特征关键点匹配实战
" Z: {6 d, ^; W+ @* _( F# Y│  ├─07 三维重建应用与坐标系基础$ [+ R6 |1 {' M
│  ├─08 NeuralRecon算法解读
│  ├─09 NeuralRecon项目环境配置& t, O% |1 V! q6 O: q) Z5 v
│  ├─10 NeuralRecon项目源码解读
3 @- v; m/ G2 v│  ├─11 TSDF算法与应用
! j! L6 X4 F& Q$ _│  ├─12 TSDF实战案例+ _  J! g' ^9 ]  j* A0 _: _3 t# V
" V/ c) \7 f8 m│  ├─14 轨迹估计预测实战
' i- z( d( \( X* I: {│  └─15 特斯拉无人驾驶解读
% l( H9 W0 D* N. n" p│
: Z; i; u" U8 o* |& P+ f├─14 对比学习与多模态任务实战. }7 E" \: T) H8 A5 D
│  ├─01 对比学习算法与实例
│  └─04 多模态文字识别& R# q% {* A1 Z; X* f: q; K) _
, \% N2 \1 d3 D: n$ C) \4 }5 Q# o2 K│
' `; ]9 b2 K3 @# U2 I; L& r├─15 缺陷检测实战
│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 物体检框架YOLO-V4版本算法解读+ u8 ~, v0 C( K1 Q9 Y, j/ S
│  ├─04 物体检测框架YOLOV5项目工程源码解读
7 p: M- ~  H5 H' }0 v( B3 G│  ├─05 基于YOLOV5的钢材缺陷检测实战7 b5 R( D, b% b( _
│  ├─06 Semi-supervised布料缺陷检测实战
, t% V* {# D7 _. t7 n$ Q│  ├─07 Opencv图像常用处理方法实例1 v. k$ W) w) v8 `0 W
$ m. o% }6 d) v2 m% g│  ├─09 Opencv轮廓检测与直方图
- o4 C- R9 h; _+ C/ }0 v1 z│  ├─10 基于Opencv缺陷检测项目实战1 d2 A1 Q0 K; U4 s$ T) N
│  ├─11 基于视频流水线的Opencv缺陷检测项目' h0 Y9 @/ X6 K* _4 j" U7 C
│  └─14 Deeplab铁质材料缺陷检测与开源项目应用流程( t1 D" Q) z: v. i0 P% @
6 C( \6 g( A0 g1 {8 S  F1 ^│( j8 g9 {1 S, M- q" Y
/ }9 J" k, G2 P+ @1 z2 Z0 l. R# U├─16 行人重识别实战$ c# j6 l& Z' d" g0 K6 M- b( D# T
0 u! r/ E4 m2 G│  ├─01 行人重识别原理及其应用' M! s4 K8 B) M% D5 k6 a! U: v& Z
' n  f5 ^& H, p6 y6 h/ ^│  ├─02 基于注意力机制的Reld模型论文解读
' P, k; S, t) H9 Z│  ├─03 基于Attention的行人重识别项目实战
│  ├─04 AAAI2020顶会算法精讲
│  ├─05 项目实战-基于行人局部特征融合的再识别实战! z8 N1 V& ~; `8 {9 d
│  ├─06 旷视研究院最新算法解读（基于图模型）
│  └─07 基于拓扑图的行人重识别项目实战! o+ _; ]1 F% n; m
8 ?0 V) n# Q2 S6 `% `│' ]$ }" ~) g- G' j) R# y. e
: E+ U. e2 P2 W7 w1 H$ p* \* f├─17 对抗生成网络实战
│  ├─01 课程介绍
│  ├─02 对抗生成网络架构原理与实战解析# U: ?( v- _3 @" d6 [7 @0 V  O
│  ├─03 基于CycleGan开源项目实战图像合成4 ~6 m2 m# N1 F
│  ├─04 stargan论文架构解析# N" q- Y& x* c
│  ├─05 stargan项目实战及其源码解读5 e% Y& N# U- s0 u. e' |
│  ├─06 基于starganvc2的变声器论文原理解读
4 o* m, @; w6 G│  ├─07 starganvc2变声器项目实战及其源码解读, `& ]% K0 T" V3 `+ i; s. |+ j
4 O- `% d( o. Z' B: q│  ├─08 图像超分辨率重构实战" _: M3 Y; f; p6 U! ]' r" W
│  └─09 基于GAN的图像补全实战
; U. e8 G6 C0 F9 A3 m│
├─18 强化学习实战系列
│  ├─01 强化学习简介及其应用& |8 ~( u8 R. E& d  F3 l2 y
│  ├─02 PPO算法与公式推导  z: S6 d  z' K+ Z- v2 ?! J: Q8 ]8 E! [
│  ├─03 PPO实战-月球登陆器训练实例
. c( ]+ Y" _) [) U2 M│  ├─04 Q-learning与DQN算法) o5 s! {. A+ [( j" I+ [
. E" ]9 v0 {2 d3 j9 a│  ├─06 DQN改进与应用技巧
│  ├─07 Actor-Critic算法分析（A3C）
2 [* P8 X- _  ]# H│  └─08 用A3C玩转超级马里奥0 u5 b; ^- `8 r' z: K( {) ]% [
6 i, r# P- ~- T8 h" u# {5 A0 y│
├─19 Openai顶级黑科技算法及其项目实战
  |7 _2 d; a) Y+ K& T│  ├─01 GPT系列生成模型9 c" p' v1 R5 j3 J; L
│  ├─02 GPT建模与预测流程+ {) c; b4 n6 w2 @
│  ├─03 CLIP系列4 b3 e+ I! u& V$ J* F) d
& d0 _; J2 D. v. \8 c7 s│  ├─04 Diffusion模型解读$ L1 X- v# a% x% ?3 o" K
│  ├─05 Dalle2及其源码解读" E# M7 l. t6 V8 b% i+ m# W% s' ]
│  └─06 ChatGPT
* {6 ^# H6 M/ d1 R+ l9 _8 D. P; P│6 s' K3 V" x& }1 P+ E
+ A7 X( I5 L( }├─20 面向医学领域的深度学习实战; ~+ |% I, J2 V% `
│  ├─01 卷积神经网络原理与参数解读
$ Y. [$ a" ?6 W4 Z) {1 U0 m- l/ {│  ├─02 PyTorch框架基本处理操作
( l8 ?) z" P6 i5 s' o│  ├─03 PyTorch框架必备核心模块解读  Z- y$ P0 x- D: T# L7 \
. e2 m; b! e' }) H│  ├─04 基于Resnet的医学数据集分类实战! V' H( S5 L4 C# T* o2 X* t
│  ├─05 图像分割及其损失函数概述: d" f" r: U) ]: x
│  ├─06 Unet系列算法讲解
* o; k8 \3 M+ y, Y│  ├─07 unet医学细胞分割实战
│  ├─08 deeplab系列算法
8 m4 ~7 Z: E3 N4 j1 R  Q│  ├─09 基于deeplabV3+版本进行VOC分割实战
. F# d0 d" t9 d' V7 T% N* _  M+ u│  ├─10 基于deeplab的心脏视频数据诊断分析
, X0 u4 N: i1 w9 O& B│  ├─11 YOLO系列物体检测算法原理解读
+ E1 w, V$ b! k2 P% p/ B│  ├─12 基于YOLO5细胞检测实战
" l- |" |8 K% v" t* ~│  ├─13 知识图谱原理解读4 W* W/ m( ]+ n7 r7 n3 l! E
! T5 ~2 P( D, N1 l) \& M! s  ~│  ├─14 Neo4j数据库实战
│  ├─15 基于知识图谱的医药问答系统实战, c- y" g' c0 Y& {% l7 {6 ^
. N. V- V2 E: y. P  q  B0 d│  ├─16 词向量模型与RNN网络架构
│  └─17 医学糖尿病数据命名实体识别& r$ y/ l" m$ s6 v
│
+ A# J0 P! _  h/ s├─21 深度学习模型部署与剪枝优化实战
│  ├─01 AIoT人工智能物联网之认识 jetson nano7 {' x) I# s7 Y' G, @6 }: h
0 t* m0 I" v  h0 s9 K│  ├─02 AIoT人工智能物联网之AI 实战
│  ├─03 AIoT人工智能物联网之NVIDIA TAO 实用级的训练神器
│  ├─04 AIoT人工智能物联网之deepstream. m4 ^% x9 [) v2 V
: K1 _% d$ D9 p5 U: C' F│  ├─05 tensorRT视频) K- R" v5 R7 v) P3 j6 b2 |7 \
│  ├─06 pyTorch框架部署实践4 S% i; H: X0 }$ y, B7 R  W( q. P/ L
) N6 g! }1 U& m3 |3 j. S- d! P│  ├─07 YOLO-V3物体检测部署实例- B  t! D2 A" `$ |% v2 s
│  ├─08 docker实例演示
0 i' Z% {: v" p. b" o│  ├─09 tensorflow-serving实战
, X& A. y8 B0 l& K# n8 |# D: K3 u( N│  ├─10 模型剪枝-Network Slimming算法分析
. n& x* p5 A0 S1 v# |. J5 K- z7 }$ w│  ├─11 模型剪枝-Network Slimming实战解读( }1 l9 B5 e8 r+ T
* Y) r* k7 r0 ?  f* N) s│  └─12 Mobilenet三代网络模型架构& _- |; y+ v1 b0 f+ ?$ u
1 R& h( m. U; c* X& F0 w% l│" [* t3 V% y7 n, C$ _
- q- a& J4 _  q1 y. A├─22 自然语言处理必备神器Huggingface系列实战$ a, _& F( b2 T0 i/ w7 C& I# q7 c7 X
│  ├─01 Huggingface与NLP介绍解读( G) t; ^5 W: B! f, A
│  ├─02 Transformer工具包基本操作实例解读2 X' S" K- E, O7 [* S
! G/ _9 ]! P8 L│  ├─03 transformer原理解读! R$ \* i5 t) ^2 }
* m" j# S: c. b' V│  ├─04 BERT系列算法解读1 H; r2 ?  A' Z# _( U4 k0 N
│  ├─05 文本标注工具与NER实例: i$ y" |. X! {
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