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• file:第2节 18-2 EAST代码讲解.mp4
• file:第1节 18-1 数学公式识别-EAST文本区域检测算法(一).mp4
• file:第1节 23-1数学公式识别-Image2MarkupGeneration(三).mp4
• file:第2节 23-2Attention与BeamSearch代码详解.mp4
• file:第1节 16-1 模型融合week8.mp4
• file:第2节： 25-2webserver模型部署.mp4
• file:第2节 21-2img2markup的dataloader 实现-1.mp4
• file:第1节 17-1数学公式识别-课程导论.mp4
• file:第2节 24-2注意力机制效果演示以及不同loss对比.mp4
• file:第1节 10-1 Lane Segmentation.mp4
• file:第1节 Kalman Filter.mp4
• file:第2节 im2latex前向推理代码详解.mp4
• file:第2节 8-2检测与识别拓展研讨课.mp4
• file:第1节 20-1 EAST理解难点梳理与pytroch版本代码解析.mp4
• file:第2节 20-2 east_pytorch版本代码解析与答疑.mp4
• file:第1节 12-1deeplab v3+的原理和实现Week4.mp4
• file:18-1课后作业.pdf
• file:第1节 Face Recongnition.mp4
• file:第2节 faceboxes，light cnn和face evoLVe的代码.mp4
• file:HCT 百度CV Week22 课件 .pdf
• file:23-1homework.pdf
• file:第2节 FasterRCNN 中 tensor的传递 以及VOC2010的评估方式及代码.mp4
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• folder:第05章 视频行为分析—Face Recognition
• folder:第16章 模型融合Week8
• folder:第17章 数学公式识别-课程导论
• folder:第13章 项目实战-数据处理week5
• folder:第07章 视频行为分析—Kalman Filter
• folder:第08章 视频行为分析—检测与识别的扩展
• folder:第14章 Traning week6
• folder:第09章 Lane Segmentation & Semantic
• folder:第1节 Face Detection
• folder:第2节 13-2数据预处理
• folder:第2节 6-2 答疑研讨会
• folder:第1节 15-1项目实战-部署Week7
• folder:第2节 如何安装cuda，cudnn，pytorch和tensorflow以及YOLOv3代码讲解
• folder:第2节 答疑研讨会—Faster RCNN SSDNMS 代码实操
• folder:第2节 问题解答以及NMS代码
• folder:第1节 Outline of The Course
• folder:第2节 14-2网络训练与损失选择