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【全360集】不愧是大佬李飞飞啊！一口把人工智能、深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了！全程干货无废话！学完变大佬！！

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2025-01-14 18:34:03

【全360集】不愧是大佬李飞飞啊！一口把人工智能、深度学习、计算机视觉、神经网络、图像处理、图像分割、目标检测、物体识别给讲透了！全程干货无废话！学完变大佬！！

计算机科学

计算机视觉

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精选各领域优质论文，划重点，理逻辑帮你快速get学术精华

1.1.1.1.Lecture 1 _ Introduction to ConvP1

58:01

2.2.2.1.Lecture 1 _ Introduction to ConvP2

57:57

3.3.3.2.Lecture 2 _ Image ClassificationP3

59:32

4.4.4.2.Lecture 2 _ Image ClassificationP4

59:32

5.5.5.3.Lecture 3 _ Loss Functions and OP5

01:14:41

6.6.6.3.Lecture 3 _ Loss Functions and OP6

01:14:41

7.7.7.4.Lecture 4 _ Introduction to NeurP7

01:14:00

8.8.8.5.Lecture 5 _ Convolutional NeuralP8

01:08:57

9.9.9.6.Lecture 6 _ Training Neural NetwP9

01:20:20

10.10.10.7.Lecture 7 _ Training Neural NP10

01:15:30

11.11.11.8.Lecture 8 _ Deep Learning SofP11

01:18:08

12.12.12.9.Lecture 9 _ CNN ArchitecturesP12

01:17:40

14.14.22.14.Lecture 14 _ Deep ReinforcemP14

01:04:02

13.13.21.14.Lecture 14 _ Deep ReinforcemP13

01:04:02

15.15.23.15.Lecture 15 _ Efficient MethoP15

01:16:53

16.16.24.15.Lecture 15 _ Efficient MethoP16

01:16:53

17 17.17.25.16.Lecture 16 _ Adversarial ExaP17

01:21:46

18.18.26.16.Lecture 16 _ Adversarial ExaP18

01:21:46

19.19.1-计算机眼中的图像.mp4P19

09:20

20.20.2-视频的读取与处理.mp4P20

10:58

21.21.3-ROI区域.mp4P21

04:19

22.22.4-边界填充.mp4P22

05:08

23 23.23.5-数值计算.mp4P23

09:18

24.24.1-图像平滑处理.mp4P24

07:55

25.25.2-高斯与中值滤波.mp4P25

06:15

26.26.图像阈值.mp4P26

07:52

27.27.1-腐蚀操作.mp4P27

06:50

28.28.2-膨胀操作.mp4P28

03:06

29.29.3-开运算与闭运算.mp4P29

02:56

30.30.4-梯度计算.mp4P30

02:45

31.31.5-礼帽与黑帽.mp4P31

03:22

32.32.1-Sobel算子.mp4P32

09:35

33 33.33.2-梯度计算方法.mp4P33

08:33

34.34.3-scharr与lapkacian算子.mp4P34

06:42

35.35.1-Canny边缘检测流程.mp4P35

05:39

36 36.36.2-非极大值抑制.mp4P36

05:25

37.37.3-边缘检测效果.mp4P37

08:10

38.38.1-轮廓检测方法.mp4P38

06:01

39.39.1-模板匹配方法.mp4P39

11:13

40.40.1-图像金字塔定义.mp4P40

06:38

41 41.41.2-金字塔制作方法.mp4P41

07:26

42.42.2-轮廓检测结果.mp4P42

07:49

43.43.2-匹配效果展示.mp4P43

05:48

44.44.3-轮廓特征与近似.mp4P44

11:58

45.45.1-傅里叶概述.mp4P45

07:20

46.46.1-直方图定义.mp4P46

07:19

47.47.2-均衡化原理.mp4P47

09:39

48.48.2-频域变换结果.mp4P48

07:09

49.49.3-低通与高通滤波.mp4P49

06:49

50.50.3-均衡化效果.mp4P50

06:52

51.51.2-环境配置与预处理.mp4P51

08:28

52.52.3-模板处理方法.mp4P52

06:57

53.53.4-输入数据处理方法.mp4P53

08:55

54.54.5-模板匹配得出识别结果.mp4P54

10:59

55.55.总体流程与方法讲解.mp4P55

09:15

56.56.1-整体流程演示.mp4P56

05:34

57.57.2-文档轮廓提取.mp4P57

08:43

58.58.3-原始与变换坐标计算.mp4P58

07:45

59.59.4-透视变换结果.mp4P59

08:41

60.60.5-tesseract-ocr安装配置.mp4P60

07:09

61.61.6-文档扫描识别效果.mp4P61

05:22

62.62.1-角点检测基本原理.mp4P62

05:45

63.63.2-基本数学原理.mp4P63

10:14

64.64.3-求解化简.mp4P64

10:10

65.65.4-特征归属划分.mp4P65

10:54

66.66.5-opencv角点检测效果.mp4P66

06:11

67.67.1-尺度空间定义.mp4P67

05:58

68.68.2-高斯差分金字塔.mp4P68

06:22

69.69.3-特征关键点定位.mp4P69

14:08

70.70.4-生成特征描述.mp4P70

07:04

71 71.71.5-特征向量生成.mp4P71

09:23

72.72.6-opencv中sift函数使用.mp4P72

08:11

73.73.1-特征匹配方法.mp4P73

08:32

74.74.2-RANSAC算法.mp4P74

09:41

75.75.2-图像拼接方法.mp4P75

10:03

76.76.4-流程解读.mp4P76

05:15

77.77.1-任务整体流程.mp4P77

07:24

78.78.2-所需数据介绍.mp4P78

05:50

79 79.79.3-图像数据预处理.mp4P79

08:55

80.80.4-车位直线检测.mp4P80

12:01

81.81.5-按列划分区域.mp4P81

11:04

82.82.6-车位区域划分.mp4P82

11:03

83.83.7-识别模型构建.mp4 1P83

06:41

84.84.7-识别模型构建.mp4P84

06:41

85.85.8-基于视频的车位检测.mp4P85

09:24

86.86.1-整体流程与效果概述.mp4P86

06:56

87.87.2-预处理操作.mp4P87

07:04

88.88.3-填涂轮廓检测.mp4P88

07:39

89.89.4-选项判断识别.mp4P89

10:19

90.90.1-背景消除-帧差法.mp4P90

07:08

91 91.91.2-混合高斯模型.mp4P91

06:44

92.92.3-学习步骤.mp4P92

07:23

93.93.4-背景建模实战.mp4P93

06:51

94.94.1-基本概念.mp4P94

06:51

95.95.2-Lucas-Kanade算法.mp4P95

06:52

96.96.3-推导求解.mp4P96

07:59

97.97.4-光流估计实战.mp4P97

13:29

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