AI精选付费资料包（37.4GB）（合集）

资源目录

├── 六：计算机视觉实战项目
│ ├── 06.YOLOV5目标检测课程资料
│ │ ├── PyTorch-YOLOv3.zip
│ │ ├── NEU-DET.zip
│ │ ├── YOLO.pdf
│ ├── 07.MASK-RCNN课程资料
│ │ ├── 第六章：物体检测-faster-rcnn
│ │ │ ├── FasterRcnn.zip
│ │ │ ├── iccv15_tutorial_training_rbg.pdf
│ │ │ ├── Faster R-CNN Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks.pdf
│ │ │ ├── faster-rcnn.pptx
│ │ ├── 第二章：MaskRcnn网络框架源码详解.zip
│ │ ├── 第四章：练手小项目-人体姿态识别demo.zip
│ │ ├── 第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务.zip
│ │ ├── 第五章：迁移学习.zip
│ ├── 01.OpenCV图像处理实战视频课程
│ │ ├── 项目实战三：全景图像拼接
│ │ │ ├── 2-图像拼接方法
│ │ │ │ ├── 2-图像拼接方法.mp4
│ │ │ ├── 2-RANSAC算法
│ │ │ │ ├── 2-RANSAC算法.mp4
│ │ │ ├── 1-特征匹配方法
│ │ │ │ ├── 1-特征匹配方法.mp4
│ │ │ ├── 4-流程解读
│ │ │ │ ├── 4-流程解读.mp4
│ │ ├── 项目实战一：信用卡数字识别
│ │ │ ├── 4-输入数据处理方法
│ │ │ │ ├── 4-输入数据处理方法.mp4
│ │ │ ├── 5-模板匹配得出识别结果
│ │ │ │ ├── 5-模板匹配得出识别结果.mp4
│ │ │ ├── 2-环境配置与预处理
│ │ │ │ ├── 2-环境配置与预处理.mp4
│ │ │ ├── 3-模板处理方法
│ │ │ │ ├── 3-模板处理方法.mp4
│ │ │ ├── 1-总体流程与方法讲解
│ │ │ │ ├── 总体流程与方法讲解.mp4
│ │ ├── 项目实战五：答题卡识别判卷
│ │ │ ├── 4-选项判断识别
│ │ │ │ ├── 4-选项判断识别.mp4
│ │ │ ├── 1-整体流程与效果概述
│ │ │ │ ├── 1-整体流程与效果概述.mp4
│ │ │ ├── 3-填涂轮廓检测
│ │ │ │ ├── 3-填涂轮廓检测.mp4
│ │ │ ├── 2-预处理操作
│ │ │ │ ├── 2-预处理操作.mp4
│ │ ├── 项目实战四：停车场车位识别
│ │ │ ├── 8-基于视频的车位检测
│ │ │ │ ├── 8-基于视频的车位检测.mp4
│ │ │ ├── 1-任务整体流程
│ │ │ │ ├── 1-任务整体流程.mp4
│ │ │ ├── 6-车位区域划分
│ │ │ │ ├── 6-车位区域划分.mp4
│ │ │ ├── 4-车位直线检测
│ │ │ │ ├── 4-车位直线检测.mp4
│ │ │ ├── 7-识别模型构建
│ │ │ │ ├── 7-识别模型构建.mp4
│ │ │ ├── 5-按列划分区域
│ │ │ │ ├── 5-按列划分区域.mp4
│ │ │ ├── 3-图像数据预处理
│ │ │ │ ├── 3-图像数据预处理.mp4
│ │ │ ├── 2-所需数据介绍
│ │ │ │ ├── 2-所需数据介绍.mp4
│ │ ├── 项目实战二：文档扫描OCR识别
│ │ │ ├── 1-整体流程演示
│ │ │ │ ├── 1-整体流程演示.mp4
│ │ │ ├── 5-tesseract-ocr安装配置
│ │ │ │ ├── 5-tesseract-ocr安装配置.mp4
│ │ │ ├── 3-原始与变换坐标计算
│ │ │ │ ├── 3-原始与变换坐标计算.mp4
│ │ │ ├── 4-透视变换结果
│ │ │ │ ├── 4-透视变换结果.mp4
│ │ │ ├── 2-文档轮廓提取
│ │ │ │ ├── 2-文档轮廓提取.mp4
│ │ │ ├── 6-文档扫描识别效果
│ │ │ │ ├── 6-文档扫描识别效果.mp4
│ ├── 05.OpenCV图像处理课程资料
│ │ ├── 第十四章：项目实战-停车场车位识别.zip
│ │ ├── 第二十一章：项目实战-疲劳检测.zip
│ │ ├── 第十八章：Opencv的DNN模块.zip
│ │ ├── 第二十章：人脸关键点定位.zip
│ │ ├── 第九章：项目实战-信用卡数字识别.zip
│ │ ├── 第11-12章notebook课件.zip
│ │ ├── 第十章：项目实战-文档扫描OCR识别.zip
│ │ ├── 第16-17章notebook课件.zip
│ │ ├── 第2-7章notebook课件.zip
│ │ ├── 第八章notebook课件.zip
│ │ ├── 第十五章：项目实战-答题卡识别判卷.zip
│ │ ├── 第十三章：案例实战-全景图像拼接.zip
│ ├── 04.Unet图像分割实战视频课程
│ │ ├── 3.mp4
│ │ ├── 5.mp4
│ │ ├── 1.mp4
│ │ ├── 2.mp4
│ │ ├── 4.mp4
│ ├── 08.Unet图像分割课程资料
│ │ ├── unet++.zip
│ │ ├── 深度学习分割任务.pdf
│ ├── 02.YOLOV5目标检测视频课程
│ │ ├── 4-各版本模型介绍.mp4
│ │ ├── 5-项目参数配置.mp4
│ │ ├── 1.任务需求与项目概述.mp4
│ │ ├── 2-数据与标签配置方法.mp4
│ │ ├── 7-输出结果与项目总结.mp4
│ │ ├── 6-缺陷检测模型培训.mp4
│ │ ├── 3-标签转格式脚本制作.mp4
│ ├── 03.MASK-RCNN目标检测实战视频课程
│ │ ├── 第六章：必备基础-物体检测FasterRcnn系列
│ │ │ ├── 7-论文解读-4-网络细节
│ │ │ │ ├── 论文解读-4-网络细节.mp4
│ │ │ ├── 5-论文解读-2-RPN网络结构
│ │ │ │ ├── 论文解读-2-RPN网络结构.mp4
│ │ │ ├── 6-论文解读-3-损失函数定义
│ │ │ │ ├── 论文解读-3-损失函数定义.mp4
│ │ │ ├── 1-三代算法-1-物体检测概述
│ │ │ │ ├── 三代算法-1-物体检测概述.mp4
│ │ │ ├── 4-论文解读-1-论文整体概述
│ │ │ │ ├── 论文解读-1.mp4
│ │ │ ├── 2-三代算法-2-深度学习经典检测方法
│ │ │ │ ├── 三代算法-2-深度学习经典检测方法.mp4
│ │ │ ├── 3-三代算法-3-faster-rcnn概述
│ │ │ │ ├── 三代算法-3-faster-rcnn概述.mp4
│ │ ├── 第三章：基于MASK-RCNN框架训练自己的数据与任务
│ │ │ ├── 6-测试与展示模块
│ │ │ │ ├── 6-测试与展示模块.mp4
│ │ │ ├── 4-maskrcnn源码修改方法
│ │ │ │ ├── 4-maskrcnn源码修改方法.mp4
│ │ │ ├── 2-使用labelme进行数据与标签标注
│ │ │ │ ├── 2-使用labelme进行数据与标签标注.mp4
│ │ │ ├── 1-Labelme工具安装
│ │ │ │ ├── 1-Labelme工具安装.mp4
│ │ │ ├── 3-完成训练数据准备工作
│ │ │ │ ├── 3-完成训练数据准备工作.mp4
│ │ │ ├── 5-基于标注数据训练所需任务
│ │ │ │ ├── 5-基于标注数据训练所需任务.mp4
│ │ ├── 第二章：MaskRcnn网络框架源码详解
│ │ │ ├── 10-RoiPooling层的作用与目的
│ │ │ │ ├── 10-RoiPooling层的作用与目的.mp4
│ │ │ ├── 8-DetectionTarget层的作用
│ │ │ │ ├── 8-DetectionTarget层的作用.mp4
│ │ │ ├── 11-RorAlign操作的效果
│ │ │ │ ├── 11-RorAlign操作的效果.mp4
│ │ │ ├── 5-RPN层的作用与实现解读
│ │ │ │ ├── 5-RPN层的作用与实现解读.mp4
│ │ │ ├── 6-候选框过滤方法
│ │ │ │ ├── 6-候选框过滤方法.mp4
│ │ │ ├── 1-FPN层特征提取原理解读
│ │ │ │ ├── 1-FPN层特征提取原理解读.mp4
│ │ │ ├── 3-生成框比例设置
│ │ │ │ ├── 3-生成框比例设置.mp4
│ │ │ ├── 2-FPN网络架构实现解读
│ │ │ │ ├── 2-FPN网络架构实现解读.mp4
│ │ │ ├── 9-正负样本选择与标签定义
│ │ │ │ ├── 9-正负样本选择与标签定义.mp4
│ │ │ ├── 4-基于不同尺度特征图生成所有框
│ │ │ │ ├── 4-基于不同尺度特征图生成所有框.mp4
│ │ │ ├── 7-Proposal层实现方法
│ │ │ │ ├── 7-Proposal层实现方法.mp4
│ │ │ ├── 12-整体框架回顾
│ │ │ │ ├── 12-整体框架回顾.mp4
│ │ ├── 第一章：物体检测框架-MaskRcnn项目介绍与配置
│ │ │ ├── 1-Mask-Rcnn开源项目简介
│ │ │ │ ├── 0-Mask-Rcnn开源项目简介.mp4
│ │ │ ├── 2-开源项目数据集
│ │ │ │ ├── 0-开源项目数据集.mp4
│ │ │ ├── 3-参数配置
│ │ │ │ ├── 0-参数配置.mp4
│ │ │ ├── 0-课程简介
│ │ │ │ ├── 0-课程简介.mp4
│ │ │ ├── 第五章：必备基础-迁移学习与Resnet网络架构
│ │ │ │ ├── 3-Resnet原理
│ │ │ │ │ ├── 3-Resnet原理.mp4
│ │ │ │ ├── 5-Resnet基本处理操作
│ │ │ │ │ ├── 5-Resnet基本处理操作.mp4
│ │ │ │ ├── 6-shortcut模块
│ │ │ │ │ ├── 6-shortcut模块.mp4
│ │ │ │ ├── 8-迁移学习效果对比
│ │ │ │ │ ├── 8-迁移学习效果对比.mp4
│ │ │ │ ├── 1-迁移学习的目标
│ │ │ │ │ ├── 1-迁移学习的目标.mp4
│ │ │ │ ├── 2-迁移学习策略
│ │ │ │ │ ├── 2-迁移学习策略.mp4
│ │ │ │ ├── 4-Resnet网络细节
│ │ │ │ │ ├── 4-Resnet网络细节.mp4
│ │ │ │ ├── 7-加载训练好的权重
│ │ │ │ │ ├── 7-加载训练好的权重.mp4
│ │ ├── 第四章：练手小项目-人体姿态识别demo
│ │ │ ├── 1-COCO数据集与人体姿态识别简介
│ │ │ │ ├── 1-COCO数据集与人体姿态识别简介.mp4
│ │ │ ├── 3-流程与结果演示
│ │ │ │ ├── 3-流程与结果演示.mp4
│ │ │ ├── 2-网络架构概述
│ │ │ │ ├── 2-网络架构概述.mp4
├── 二：AI必读经典书籍
│ ├── 02.AI必读经典书籍
│ │ ├── 04.计算机视觉相关书籍
│ │ │ ├── 超详细的计算机视觉书籍.zip
│ │ ├── 02.机器学习相关书籍
│ │ │ ├── 《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》
│ │ │ │ ├── 《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》PDF+唐宇迪.pdf
│ │ │ │ ├── 《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》.mobi
│ │ │ │ ├── 《跟着迪哥学 Python数据分析与机器学习实战》.epub
│ │ │ ├── 吴恩达《Machine Learning Yearning》完整中文版
│ │ │ │ ├── 吴恩达MLY
│ │ │ │ │ ├── MLY-zh-cn.pdf
│ │ │ ├── 机器学习导论 原书 第2版.pdf
│ │ │ ├── 图解机器学习.pdf
│ │ │ ├── 机器学习_周志华.pdf
│ │ │ ├── 机器学习实践指南++案例应用解析+麦好.pdf
│ │ │ ├── 机器学习实战.pdf
│ │ │ ├── 机器学习个人笔记完整版2.5.pdf
│ │ │ ├── 凸优化.pdf
│ │ │ ├── 机器学习〔中文版〕.pdf
│ │ │ ├── 机器学习在量化投资中的应用研究_汤凌冰著_北京：电子工业出版社_2014.11_13662591_P157.pdf
│ │ ├── 03.深度学习相关书籍
│ │ │ ├── 《深度学习之PyTorch物体检测实战》PDF+源代码
│ │ │ │ ├── 源代码
│ │ │ │ │ ├── Detection-PyTorch-Notebook
│ │ │ │ │ │ ├── chapter4
│ │ │ │ │ │ │ ├── faster-rcnn-pytorch
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── lib
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_data_layer
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── minibatch.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roidb.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roibatchLoader.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── model
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling_cuda.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling_kernel.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling_cuda.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling_kernel.cu
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _ext
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pooling
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── functions
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pool.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modules
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_pool.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_cuda_kernel.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_cuda.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_cuda_kernel.cu
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _ext
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_gpu.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_cpu.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_kernel.cu
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── nms_wrapper.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── faster_rcnn
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── resnet.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── faster_rcnn.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vgg16.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── net_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── blob.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bbox.pyx
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── logger.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop_cuda_kernel.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop_cuda.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop_cuda.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop_cuda_kernel.cu
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modules
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── gridgen.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── functions
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── crop_resize.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── gridgen.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _ext
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_crop
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── crop_resize
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── rpn
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── generate_anchors.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── bbox_transform.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── rpn.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── proposal_target_layer_cascade.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── proposal_layer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── anchor_target_layer.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── src
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align_cuda.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align_kernel.cu
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align_cuda.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align_kernel.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modules
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── functions
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _ext
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── roi_align
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── build.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── datasets
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── VOCdevkit-matlab-wrapper
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── xVOCap.m
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── get_voc_opts.m
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── voc_eval.m
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── tools
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mcg_munge.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── imdb.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── imagenet.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pascal_voc_rbg.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ds_utils.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── factory.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vg_eval.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── voc_eval.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── coco.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pascal_voc.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vg.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── pycocotools
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── cocoeval.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── license.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── maskApi.h
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── _mask.pyx
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── UPSTREAM_REV
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── coco.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── maskApi.c
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── mask.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── setup.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── make.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── cfgs
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── res101.yml
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── res101_ls.yml
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── res50.yml
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vgg16.yml
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── images
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img1_det.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img2_det.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img3.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img4_det.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img1_det_res101.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img1.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img3_det.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img4.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img2.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img4_det_res101.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img2_det_res101.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── img3_det_res101.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── logs
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vgg_voc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1541645839.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542007867.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542007598.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1541645707.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542983031.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542007525.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542007423.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1541646048.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542006392.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1541645748.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── events.out.tfevents.1542007135.aizz
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── demo.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── LICENSE
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── test_net.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── trainval_net.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── README.md
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── requirements.txt
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── _init_paths.py
│ │ │ │ │ │ ├── chapter3
│ │ │ │ │ │ │ ├── inceptionv2.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── detnet_bottleneck.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── densenet_block.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── resnet_bottleneck.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── fpn.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── inceptionv1.py
│ │ │ │ │ │ │ ├── vgg.py
│ │ │ │ │ │ ├── chapter5
│ │ │ │ │ │ │ ├── ssd-pytorch
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── weights
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── vgg16_reducedfc.pth
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── data
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── voc0712.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── coco.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── scripts
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── VOC2012.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── VOC2007.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── COCO2014.sh
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── example.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── voc0712.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── config.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── doc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssd.png
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── detection_example2.png
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── SSD.jpg
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── detection_examples.png
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── detection_example.png
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── utils
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── augmentations.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── augmentations.py
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── ssd.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ ├── layers
│ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── modules
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __pycache__
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── multibox_loss.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── l2norm.cpython-35.pyc
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── multibox_loss.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── __init__.py
│ │ │ │ │ │ │ │ │ │ ├── l2norm.py
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├── 五：深度学习神经网络基础教程
│ ├── GAN对抗生成网络基础
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│ │ ├── 6 GAN训练难题.flv
│ │ ├── 1 数据的分布.flv
│ │ ├── 9 GAN实战-1.flv
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│ │ ├── 3 生成对抗网络.flv
│ │ ├── 12 WGAN实战-2.flv
│ │ ├── 4 纳什均衡-1.flv
│ ├── CNN卷积神经网络基础
│ │ ├── 5-卷积神经网络图解-1.mp4
│ │ ├── 19-ResNet, DenseNet详解.mp4
│ │ ├── 15-经典卷积神经网络详解-2.mp4
│ │ ├── 2-卷积运算详解-2.mp4
│ │ ├── 4-卷积运算详解-4.mp4
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│ │ ├── 7-卷积神经网络图解-3.mp4
│ │ ├── 9-池化与采样操作讲解.mp4
│ │ ├── 18-ResNet, DenseNet详解.mp4
│ │ ├── 6-卷积神经网络图解-2.mp4
│ │ ├── 8-卷积神经网络图解-4.mp4
│ │ ├── 10-CIFAR100与VGG13实战-1.mp4
│ │ ├── 14-经典卷积神经网络详解-1.mp4
│ │ ├── 1-卷积运算详解-1.mp4
│ │ ├── 13-CIFAR100与VGG13实战-4.mp4
│ │ ├── 23-ResNet实战-4.mp4
│ │ ├── 22-ResNet实战-3.mp4
│ │ ├── 20-ResNet实战-1.mp4
│ │ ├── 12-CIFAR100与VGG13实战-3.mp4
│ │ ├── 17-BatchNorm-2.mp4
│ │ ├── 21-ResNet实战-2.mp4
│ │ ├── 11-CIFAR100与VGG13实战-2.mp4
│ ├── RNN循环神经网络基础
│ │ ├── 2. 课时2 循环神经网络基本原理-1.mp4
│ │ ├── 1. 课时1 时间序列介绍.mp4
│ │ ├── 8. 课时8 LSTM基本原理-2.mp4
│ │ ├── 11. 课时11 项目实战-情感分类问题.mp4
│ │ ├── 4. 课时4 循环神经网络中Layer使用-1.mp4
│ │ ├── 7. 课时7 LSTM基本原理-1.mp4
│ │ ├── 10. 课时10 RNN训练难题—梯度弥散与梯度爆炸.mp4
│ │ ├── 6. 课时6 项目实战-时间序列预测问题.mp4
│ │ ├── 3. 课时3 循环神经网络基本原理-2.mp4
│ │ ├── 5. 课时5 循环神经网络中Layer的使用-2.mp4
│ │ ├── 9. 课时9 LSTM中Layer的使用.mp4
│ ├── 神经网络模型基础课件资料
│ │ ├── CNN+RNN+GAN
│ │ │ ├── 课程安装软件-Win10
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│ │ │ │ ├── Anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe
│ │ │ │ ├── pycharm-community-2019.1.1.exe
│ │ │ │ ├── cudnn-10.0-windows10-x64-v7.5.0.56 (1).zip
│ │ │ ├── 课程安装软件-Ubuntu 18.04
│ │ │ │ ├── cuda-repo-ubuntu1804-10-0-local-10.0.130-410.48_1.0-1_amd64.deb
│ │ │ │ ├── Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh
│ │ │ │ ├── cudnn-10.0-linux-x64-v7.5.0.56.tgz
│ │ │ ├── 源代码和PPT在Github下载.txt
│ │ ├── Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials.zip
├── 三：超详细人工智能学习大纲
│ ├── 人工智能大纲升级版本.pdf
├── 一：人工智能论文合集
│ ├── Resnet论文解读
│ │ ├── 13-额外补充-Resnet论文解读.mp4
│ ├── CVPR行人重识别论文解读
│ │ ├── 5. 4-基于图卷积构建人体拓扑关系.mp4
│ │ ├── 1. 1-关键点位置特征构建.mp4
│ │ ├── 4. 3-局部特征热度图计算.mp4
│ │ ├── 6. 5-图卷积模块实现方法.mp4
│ │ ├── 2. 2-图卷积与匹配的作用.mp4
│ ├── 深度学习论文精讲-BERT模型
│ │ ├── 6. 5-输入数据特殊编码字符解析.mp4
│ │ ├── 8. 7-BERT模型训练策略.mp4
│ │ ├── 4. 3-模型在NLP领域应用效果.mp4
│ │ ├── 9. 8-论文总结分析.mp4
│ │ ├── 1. 课程介绍.mp4
│ │ ├── 2. 1-论文讲解思路概述.mp4
│ │ ├── 3. 2-BERT模型摘要概述.mp4
│ │ ├── 5. 4-预训练模型的作用.mp4
│ │ ├── 7. 6-向量特征编码方法.mp4
│ ├── 图神经网络（GNN）100篇论文集
│ │ ├── Survey
│ │ │ ├── 一般推荐
│ │ │ │ ├── Neural Message Passing for Quantum Chemistry.pdf
│ │ │ │ ├── A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Geometric Deep Learning- Going beyond Euclidean data.pdf
│ │ │ │ ├── Deep Learning on Graphs- A Survey.pdf
│ │ │ │ ├── Computational Capabilities of Graph Neural Networks(1).pdf
│ │ │ ├── 极力推荐
│ │ │ │ ├── Relational Inductive Biases, Deep Learning, and Graph Networks.pdf
│ │ │ │ ├── The Graph Neural Network Model.pdf
│ │ │ │ ├── Non-local Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applications.pdf
│ │ ├── Applications
│ │ │ ├── graph generation
│ │ │ │ ├── NetGAN- Generating Graphs via Random Walks(1).pdf
│ │ │ │ ├── Graph Convolutional Policy Network for Goal-Directed Molecular Graph Generation.pdf
│ │ │ │ ├── MolGAN- An implicit generative model for small molecular graphs(1).pdf
│ │ │ ├── image
│ │ │ │ ├── Image classification
│ │ │ │ │ ├── Few-Shot Learning with Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Region Classification
│ │ │ │ │ ├── Iterative Visual Reasoning Beyond Convolutions..pdf
│ │ │ │ ├── Visual Question Answering
│ │ │ │ │ ├── Out of the Box- Reasoning with Graph Convolution Nets for Factual Visual Question Answering(1).pdf
│ │ │ │ │ ├── Graph-Structured Representations for Visual Question Answering.pdf
│ │ │ │ ├── Interaction Detection
│ │ │ │ │ ├── Structural-RNN- Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Object Detection
│ │ │ │ │ ├── Learning Region features for Object Detection.pdf
│ │ │ │ │ ├── Relation Networks for Object Detection.pdf
│ │ │ │ ├── Semantic Segmentation
│ │ │ │ │ ├── Large-scale Point Cloud Semantic Segmentation with Superpoint Graphs.pdf
│ │ │ │ │ ├── Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds.pdf
│ │ │ │ │ ├── Modeling polypharmacy side effects with graph convolutional networks.pdf
│ │ │ │ │ ├── 3D Graph Neural Networks for RGBD Semantic Segmentation.pdf
│ │ │ │ │ ├── PointNet- Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation.pdf
│ │ │ ├── text
│ │ │ │ ├── Graph Convolutional Networks with Argument-Aware Pooling for Event Detection.pdf
│ │ │ │ ├── Recurrent Relational Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Encoding Sentences with Graph Convolutional Networks for Semantic Role Labeling.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Convolution over Pruned Dependency Trees Improves Relation Extraction.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Convolutional Encoders for Syntax-aware Neural Machine Translation.pdf
│ │ │ │ ├── Exploring Graph-structured Passage Representation for Multi-hop Reading Comprehension with Graph Neural Networks..pdf
│ │ │ │ ├── Jointly Multiple Events Extraction via Attention-based Graph.pdf
│ │ │ │ ├── Exploiting Semantics in Neural Machine Translation with Graph Convolutional Networks.pdf
│ │ │ │ ├── A Graph-to-Sequence Model for AMR-to-Text Generation.pdf
│ │ │ │ ├── N-ary relation extraction using graph state LSTM.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Convolutional Networks for Text Classification.pdf
│ │ │ │ ├── End-to-End Relation Extraction using LSTMs on Sequences and Tree Structures.pdf
│ │ │ ├── science
│ │ │ │ ├── Combining Neural Networks with Personalized PageRank for Classification on Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Molecular Graph Convolutions- Moving Beyond Fingerprints.pdf
│ │ │ │ ├── Relational inductive bias for physical construction in humans and machines.pdf
│ │ │ │ ├── Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton-Based Action Recognition.pdf
│ │ │ │ ├── Metacontrol for Adaptive Imagination-Based Optimization.pdf
│ │ │ │ ├── Learning to Represent Programs with Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Learning model-based planning from scratch.pdf
│ │ │ │ ├── Symbolic Graph Reasoning Meets Convolutions.pdf
│ │ │ │ ├── Learning Graphical State Transitions.pdf
│ │ │ │ ├── Neural Module Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Conversation Modeling on Reddit using a Graph-Structured LSTM.pdf
│ │ │ │ ├── Understanding Kin Relationships in a Photo.pdf
│ │ │ │ ├── Effective Approaches to Attention-based Neural Machine Translation.pdf
│ │ │ │ ├── Learning Human-Object Interactions by Graph Parsing Neural Networks.pdf
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│ │ │ │ ├── Protein Interface Prediction using Graph Convolutional Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Spatio-Temporal Graph Convolutional Networks- A Deep Learning Framework for Traffic Forecasting.pdf
│ │ │ │ ├── Neural Relational Inference for Interacting Systems.pdf
│ │ │ │ ├── Improved Semantic Representations From Tree-Structured Long Short-Term Memory Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Inference in Probabilistic Graphical Models by Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Constrained Generation of Semantically Valid Graphs via Regularizing Variational Autoencoders.pdf
│ │ │ │ ├── Neural Combinatorial Optimization with Reinforcement Learning.pdf
│ │ │ │ ├── Adversarial Attack on Graph Structured Data.pdf
│ │ │ │ ├── DeepInf- Modeling influence locality in large social networks.pdf
│ │ │ │ ├── Convolutional networks on graphs for learning molecular fingerprints.pdf
│ │ │ │ ├── Visual Interaction Networks- Learning a Physics Simulator from Vide.o.pdf
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│ │ │ │ ├── A Note on Learning Algorithms for Quadratic Assignment with Graph Neural Networks.pdf
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│ │ │ │ ├── Cross-Sentence N-ary Relation Extraction with Graph LSTMs.pdf
│ │ │ │ ├── Constructing Narrative Event Evolutionary Graph for Script Event Prediction.pdf
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│ │ │ │ ├── Learning Conditioned Graph Structures for Interpretable Visual Question Answering.pdf
│ │ │ │ ├── Learning Multiagent Communication with Backpropagation.pdf
│ │ │ │ ├── NerveNet Learning Structured Policy with Graph Neural Networks.pdf
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│ │ │ │ ├── Graph networks as learnable physics engines for inference and control.pdf
│ │ │ │ ├── Semi-supervised User Geolocation via Graph Convolutional Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Traffic Graph Convolutional Recurrent Neural Network- A Deep Learning Framework for Network-Scale Traffic Learning and Forecasting.pdf
│ │ │ │ ├── Beyond Categories- The Visual Memex Model for Reasoning About Object Relationships.pdf
│ │ │ │ ├── Geometric Matrix Completion with Recurrent Multi-Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── A Compositional Object-Based Approach to Learning Physical Dynamics.pdf
│ │ │ │ ├── Relational neural expectation maximization- Unsupervised discovery of objects and their interactions.pdf
│ │ │ │ ├── Deep Graph Infomax.pdf
│ │ │ │ ├── Attention, Learn to Solve Routing Problems!.pdf
│ │ │ │ ├── Hyperbolic Attention Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Learning a SAT Solver from Single-Bit Supervision.pdf
│ │ │ │ ├── Situation Recognition with Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Convolutional Matrix Completion.pdf
│ │ │ │ ├── Dynamic Edge-Conditioned Filters in Convolutional Neural Networks on Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Structured Dialogue Policy with Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── A simple neural network module for relational reasoning.pdf
│ │ │ │ ├── Action Schema Networks- Generalised Policies with Deep Learning.pdf
│ │ │ │ ├── Interaction Networks for Learning about Objects, Relations and Physics.pdf
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│ │ │ │ ├── Knowledge Transfer for Out-of-Knowledge-Base Entities – A Graph Neural Network Approach.pdf
│ │ │ │ ├── Modeling Semantics with Gated Graph Neural Networks for Knowledge Base Question Answering.pdf
│ │ │ │ ├── Dynamic Graph Generation Network- Generating Relational Knowledge from Diagrams.pdf
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│ │ │ │ ├── Zero-shot Recognition via Semantic Embeddings and Knowledge Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Multi-Label Zero-Shot Learning with Structured Knowledge Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Deep Reasoning with Knowledge Graph for Social Relationship Understanding.pdf
│ │ │ │ ├── The More You Know- Using Knowledge Graphs for Image Classification.pdf
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│ │ │ │ ├── Combinatorial Optimization with Graph Convolutional Networks and Guided Tree Search(1).pdf
│ │ │ │ ├── Learning Combinatorial Optimization Algorithms over Graphs.pdf
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│ │ │ │ │ ├── Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning.pdf
│ │ │ │ ├── neighborhood sampling
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│ │ │ │ │ ├── FastGCN- Fast Learning with Graph Convolutional Networks via Importance Sampling.pdf
│ │ │ │ │ ├── Inductive Representation Learning on Large Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling.pdf
│ │ │ │ ├── Covariant Compositional Networks For Learning Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Graphical-Based Learning Environments for Pattern Recognition.pdf
│ │ │ │ ├── Learning Steady-States of Iterative Algorithms over Graphs.pdf
│ │ │ │ ├── Neural networks for relational learning- an experimental comparison.pdf
│ │ │ │ ├── Knowledge-Guided Recurrent Neural Network Learning for Task-Oriented Action Prediction.pdf
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│ │ │ │ ├── A new model for learning in graph domains.pdf
│ │ │ │ ├── Deriving Neural Architectures from Sequence and Graph Kernels.pdf
│ │ │ │ ├── CelebrityNet- A Social Network Constructed from Large-Scale Online Celebrity Images.pdf
│ │ │ │ ├── Contextual Graph Markov Model- A Deep and Generative Approach to Graph Processing.pdf
│ │ │ │ ├── Diffusion-Convolutional Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Deep Sets.pdf
│ │ │ │ ├── A Comparison between Recursive Neural Networks and Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Geometric deep learning on graphs and manifolds using mixture model cnns.pdf
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│ │ │ │ │ ├── Rethinking Knowledge Graph Propagation for Zero-Shot Learning.pdf
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│ │ │ │ │ ├── Graph-to-Sequence Learning using Gated Graph Neural Networks.pdf
│ │ │ │ │ ├── Modeling relational data with graph convolutional networks.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Neural Networks for Object Localization.pdf
│ │ │ │ ├── How Powerful are Graph Neural Networks-.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Capsule Convolutional Neural Networks.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Partition Neural Networks for Semi-Supervised Classification.pdf
│ │ │ │ ├── Mean-field theory of graph neural networks in graph partitioning.pdf
│ │ │ │ ├── Graph Neural Networks for Ranking Web Pages.pdf
│ │ │ │ ├── Adaptive Graph Convolutional Neural Networks.pdf
│ │ │ ├── propagation_type
│ │ │ │ ├── skip
│ │ │ │ │ ├── Representation Learning on Graphs with Jumping Knowledge Networks.pdf
│ │ │ │ │ ├── Semi-Supervised Classification with Graph Convolutional Networks.pdf
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│ │ │ │ │ ├── Gated Graph Sequence Neural Networks.pdf
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│ │ │ │ │ ├── Structure-Aware Convolutional Neural Networks.pdf
│ │ │ │ │ ├── Spectral Networks and Deep Locally Connected.pdf
│ │ │ │ │ ├── Bayesian Semi-supervised Learning with Graph Gaussian Processes.pdf
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│ │ │ │ ├── 6-训练线性回归模型
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│ │ │ ├── Python机器学习实训营.docx