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13.计算机视觉

news 来源：原创 2024/5/10 10:30:21

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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

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

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