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第248页 人工智能 关于人工智能的话题

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  ◎ 《基于机器视觉测量系统的工业在线检测研究》论文笔记
  ◎ 自我监督学习和BERT模型
  ◎ 【论文笔记】—低照度图像增强—Supervised—RetinexNet—2018-BMVC
  ◎ 目标检测概述-上篇
  ◎ 该如何训练好深度学习模型？
  ◎ 激活函数介绍（绘制图像与介绍篇）
  ◎ U-Net生物医学图像分割讲解（Convolutional Networks for BiomedicalImage Segmentation）
  ◎ 计算机视觉小项目—基于RGB颜色特征的火焰识别
  ◎ 天鹰优化的半监督拉普拉斯深度核极限学习机用于分类
  ◎ 基于BiGRU和GAN的数据生成方法
  ◎ 利用红外-可见光图像数据集OTCBVS打通图像融合、目标检测和目标跟踪
  ◎ 什么是数据标注？ 数据标注公司主要做什么？
  ◎ 【2022新生学习】第四周要点
  ◎ Convolutional Nerual Nertwork（CNN）
  ◎ MLP神经网络，GRNN神经网络，SVM神经网络以及深度学习神经网络对比识别人体健康非健康数据
  ◎ 【Opencv】-----倾斜图片转正
  ◎ 第4周学习：MobileNetV1 V2 V3
  ◎ day1-机器学习-回归问题
  ◎ 实时目标检测新高地之#YOLOv7#更快更强的目标检测器
  ◎ Pandas数据分析13——数据框合并(实现excel的Vlookup功能)
  ◎ 机器学习4—分类算法之朴素贝叶斯 (Naive Bayes)
  ◎ 【深度学习日记】第一天:Hello worldHello CNN MNIST
  ◎ 【数据分析】分类指标、用户价值与预测—抖音电商数据集
  ◎ OpenCV DNN blogFromImage()详解
  ◎ Re23：读论文 How Does NLP Benefit Legal System: A Summary of Legal Artificial Intelligence
  ◎ CLIP论文解读
  ◎ MNIST手写数字识别 —— Lenet-5首个商用级别卷积神经网络
  ◎ 目标检测(一)：R-CNN系列
  ◎ 深度学习100例-卷积神经网络（CNN）实现mnist手写数字识别 1
  ◎ 【自动微分实现】反向OO实现自动微分（Pytroch核心机制）
  ◎ 关于DG(域泛化)领域的PCL方法的代码实例
  ◎ Geoffrey Hinton：深度学习的下一个大事件
  ◎ 【NeRF】原始论文解读
  ◎ 【目标检测】YOLO v5 吸烟行为识别检测
  ◎ PyTorch构建分类网络模型（Mnist数据集，全连接神经网络）
  ◎ 《PyTorch深度学习实践》第十一课（卷积神经网络CNN高级版）
  ◎ 深度学习理论课程第八、九、十章总结
  ◎ 【合工大苍穹战队学习二：DeepFaceLab的学习与使用】
  ◎ 【目标检测】19、FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection
  ◎ 【YOLOv7_0.1】网络结构与源码解析
  ◎ Yolov7：Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time objectdetectors
  ◎ 【论文阅读】Multi-view Multi-instance Multi-label Active Learning
  ◎ TimeSformer视频理解框架：视频理解中的Transformer
  ◎ DDTL：远距离的域迁移学习
  ◎ 【Attention】Dual Attention（DANet） & Fully Attention（FLA）
  ◎ Lesson 18 Kaggle医学影像识别 PART 1
  ◎ openpose脚部标注问题梳理
  ◎ 第十七届全国大学生智能汽车竞赛讯飞-家庭服务机器人挑战赛全国总决赛规则
  ◎ PPLiteSeg训练自己的数据集实现自动驾驶并爆改制作成API可供其他Python程序调用实时语义分割（超低延时）
  ◎ Keras深度学习实战——交通标志识别
  ◎ 关于yolo7和gpu
  ◎ 论文阅读之《DeepIlluminance: Contextual IlluminanceEstimation via Deep Neural Networks》
  ◎ 手写Canny C++
  ◎ tx2+opencv源码编译教程（tx2+opencv4.4.0+opencv_contrib-4.4.0）
  ◎ 第4周学习：MobileNetV1 V2 V3 SENet HybridSN
  ◎ 机器学习相关基本知识和术语
  ◎ 深度学习Course2第二周Hyperparameter tuning Batch Normalization Programming Frameworks习题整理
  ◎ 论文详读《基于改进 LeNet-5 模型的手写体中文识别》
  ◎ 人像分割技术解析与应用
  ◎ 计算机视觉系列 -MMDetection 之SSDLite经典算法
  ◎ windows MNN 的使用流程(Python版)
  ◎ 循环神经网络（RNN）
  ◎ 注意力机制
  ◎ 可解释深度学习：从感受野到深度学习的三大基本任务：图像分类，语义分割，目标检测，让你真正理解深度学习
  ◎ 自监督论文阅读笔记 Self-Supervised Deep Learning for Vehicle Detection in High-Resolution Satellite Imagery
  ◎ 【Transformer专题】一、Attention is All You Need（Transformer）
  ◎ 使用分类权重解决数据不平衡的问题
  ◎ 三维目标检测之ROS可视化
  ◎ [论文笔记] SODA小目标综述（西工大）
  ◎ 天池数据分析达人赛3：汽车产品聚类（含代码）
  ◎ 【第四周】MobileNet和HybridSN
  ◎ OpenMMLab简介
  ◎ 卷积神经网络（CNN）之卷积操作、池化操作、激活函数
  ◎ 跟着李沐学AI：线性回归
  ◎ [笔记]机器学习之机器学习模型及案例分析《一》
  ◎ 18张图，直观理解神经网络、流形和拓扑
  ◎ 【代码解读】超详细，YOLOV5之build_targets函数解读。
  ◎ 【读书笔记】周志华 机器学习 第五章 神经网络
  ◎ 【目标检测】30、Rectified IoU: Single-Shot Two-Pronged Detector with Rectified IoU Loss
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