【16357】-唐宇迪 行为识别实战

唐宇迪 行为识别实战


01 slowfast算法知识点通俗解读
01 slowfast核心思想解读.mp4
02 核心网络结构模块分析.mp4
03 数据采样曾的作用.mp4
04 模型网络结构设计.mp4
05 特征融合模块与总结分析.mp4
02 slowfast项目环境配置与配置文件
01 环境基本配置解读.mp4
02 目录各文件分析.mp4
03 配置文件作用解读.mp4
04 测试DEMO演示.mp4
05 训练所需标签文件说明.mp4
06 训练所需视频数据准备.mp4
07视频数据集切分操作.mp4
08 完成视频分帧操作.mp4
03 slowfast源码详细解读
01模型所需配置文件参数读取.mp4
02 数据处理概述.mp4
03 dataloader数据遍历方法.mp4
04 数据与标签读取实例.mp4
05 图像数据所需预处理方法.mp4
06 slow与fast分别执行采样操作.mp4
07分别计算特征图输出结果.mp4
08 slow与fast特征图拼接操作.mp4
09 resnetBolock操作.mp4
10 RoiAlign与输出层.mp4
04基于3D卷积的视频分析与动作识别
01 3D卷积原理解读.mp4
02 UCF101动作识别数据集简介.mp4
03 测试效果与项目配置.mp4
04 视频数据预处理方法.mp4
05 数据Batch制作方法.mp4
06 3D卷积网络所涉及模块.mp4
07 训练网络模型.mp4
05 视频异常检测算法与元学习
01 异常检测要解决的问题与数据集介绍.mp4
02 基本思想与流程分析.mp4
03预测与常见问题.mp4
04 Meta-Learn要解决的问题.mp4
05 学习能力与参数定义.mp4
06 如何找到合适的初始化参数.mp4
07 MAML算法流程解读.mp4
06视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
01 论文概述与环境配置.mp4
02数据集配置与读取.mp4
03 模型编码与解码结构.mp4
04 注意力机制模块打造.mp4
05 损失函数的目的.mp4
06 特征图生成.mp4
07 MetaLearn与输出.mp4
07基础补充-Resnet模型及其应用实例
01 医学疾病数据集介绍.mp4
02 Resnet网络架构原理分析.mp4
03 dataloader加载数据集.mp4
04 Resnet网络前向传播.mp4
05残差网络的shortcut操作.mp4
06 特征图升维与降采样操作.mp4
07 网络整体流程与训练演示.mp4
配套资源


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