机器视觉与边缘计算应用
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【第1集】1.1 神经网络基础（上） 译
【第2集】1.1 神经网络基础（下） 译
【第4集】1.2 前向神经网络模型（下） 译
【第5集】1.2 前向神经网络模型（上） 译
【第6集】1.2 前向神经网络模型（下） 译
【第7集】1.3 神经网络训练与优化（上） 译
【第8集】1.3 神经网络训练与优化（下） 译
【第9集】1.3 神经网络训练与优化（上） 译
【第10集】1.3 神经网络训练与优化（下） 译
【第11集】1.4 OpenVINO工具包的安装和配置（上） 译
【第12集】1.4 OpenVINO工具包的安装和配置（下） 译
【第13集】1.4 OpenVINO工具包的安装和配置（上） 译
【第14集】1.4 OpenVINO工具包的安装和配置（下） 译
【第15集】1.5 人工智能与边缘计算（上） 译
【第16集】1.5 人工智能与边缘计算（下） 译
【第17集】1.6 深度学习和机器视觉（上） 译
【第18集】1.6 深度学习和机器视觉（下） 译
【第19集】1.6 深度学习和机器视觉（上） 译
【第20集】1.6 深度学习和机器视觉（下） 译
【第21集】1.7 交通灯车流检测Demo 译
【第22集】1.8 课程基础概述 译
【第23集】2.1 卷积神经网络概要（上） 译
【第24集】2.1 卷积神经网络概要（下） 译
【第25集】2.1 卷积神经网络概要 译
【第26集】2.2 AlexNet卷积神经网络（上） 译
【第27集】2.2 AlexNet卷积神经网络（下） 译
【第28集】2.2 AlexNet卷积神经网络 译
【第29集】2.2 AlexNet卷积神经网络 译
【第30集】2.3 VGG卷积神经网络模型（上） 译
【第31集】2.3 VGG卷积神经网络模型（下） 译
【第32集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（上） 译
【第33集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（下） 译
【第34集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（上） 译
【第35集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（下） 译
【第36集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（上） 译
【第37集】2.4 Inception系列卷积神经网络模型（下） 译
【第38集】2.5 ResNet系列卷积神经网络模型（上） 译
【第39集】2.5 ResNet系列卷积神经网络模型（下） 译
【第40集】2.5 ResNet系列卷积神经网络模型（上） 译
【第41集】2.5 ResNet系列卷积神经网络模型（下） 译
【第42集】2.6 OpenVINO平台简介（上） 译
【第43集】2.6 OpenVINO平台简介（下） 译
【第44集】2.6 OpenVINO平台简介（上） 译
【第45集】2.6 OpenVINO平台简介（下） 译
【第46集】3.1 目标检测的基本概念（上） 译
【第47集】3.1 目标检测的基本概念（下） 译
【第48集】3.1 目标检测的基本概念（上） 译
【第49集】3.1 目标检测的基本概念（下） 译
【第50集】3.1 目标检测的基本概念 译
【第51集】3.2 R-CNN目标检测算法（上） 译
【第52集】3.2 R-CNN目标检测算法（下） 译
【第53集】3.2 R-CNN目标检测算法（上） 译
【第54集】3.2 R-CNN目标检测算法（下） 译
【第55集】3.2 R-CNN目标检测算法（上） 译
【第56集】3.2 R-CNN目标检测算法（下） 译
【第57集】3.3 Fast R-CNN目标检测算法（上） 译
【第58集】3.3 Fast R-CNN目标检测算法（下） 译
【第59集】3.4 Faster R-CNN目标检测算法（上） 译
【第60集】3.4 Faster R-CNN目标检测算法（下） 译
【第61集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第62集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第63集】3.5 Yolo目标检测算法 译
【第64集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第65集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第66集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第67集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第68集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第69集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第70集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第71集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第72集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第73集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第74集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第75集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第76集】3.5 Yolo目标检测算法（上） 译
【第77集】3.5 Yolo目标检测算法（下） 译
【第78集】3.6 SSD目标检测算法（上） 译
【第79集】3.6 SSD目标检测算法（下） 译
【第80集】3.7 MobileNet目标检测算法（上） 译
【第81集】3.7 MobileNet目标检测算法（下） 译
【第82集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（上） 译
【第83集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（下） 译
【第84集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（上） 译
【第85集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（下） 译
【第86集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（上） 译
【第87集】3.8 基于OpenVINO的手写体识别（下） 译
【第88集】4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程 译
【第89集】4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程（上） 译
【第90集】4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程（下） 译
【第91集】4.2 模型优化器和推理引擎的使用（上） 译
【第92集】4.2 模型优化器和推理引擎的使用（下） 译
【第93集】4.3 基于OpenVINO的车牌识别（上） 译
【第94集】4.3 基于OpenVINO的车牌识别（下） 译
【第95集】4.3 基于OpenVINO的车牌识别（上） 译
【第96集】4.3 基于OpenVINO的车牌识别（中） 译
【第97集】4.3 基于OpenVINO的车牌识别（下） 译
【第98集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第99集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第100集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第101集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第102集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第103集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第104集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第105集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第106集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第107集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第109集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第110集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第111集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第112集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第113集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第114集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第115集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第116集】5.1 智能交通灯控制（上） 译
【第117集】5.1 智能交通灯控制（下） 译
【第118集】5.2 智慧教室（上） 译
【第119集】5.2 智慧教室（下） 译
【第120集】5.2 智慧教室（上） 译
【第121集】5.2 智慧教室（下） 译
【第122集】5.2 智慧教室（上） 译
【第123集】5.2 智慧教室（下） 译
【第124集】5.3 危险品识别 译
【第125集】5.3 危险品识别 译
【第126集】5.3 危险品识别（上） 译
【第127集】5.3 危险品识别（下） 译
【第128集】5.4 车道检测 译
【第129集】6.1 实训项目1 导盲系统 译
【第130集】6.1 实训项目1 导盲系统 译
【第131集】6.1 实训项目2 野生动物数量估计 译
【第132集】6.3 超分辨率图像重建 译
【第133集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第134集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
【第135集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第136集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
【第137集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第138集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
【第139集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第140集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
【第141集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第142集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
【第143集】6.3 超分辨率图像重建 译
【第144集】6.3 超分辨率图像重建（上） 译
【第145集】6.3 超分辨率图像重建（下） 译
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