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5.4 车道检测
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      [1] 1.1 神经网络基础（上）
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      1.1 神经网络基础（上）
      [2] 1.1 神经网络基础（下）
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      [3] 1.2 前向神经网络模型（下）
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      [4] 1.2 前向神经网络模型（上）
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      [5] 1.2 前向神经网络模型（下）
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      [7] 1.3 神经网络训练与优化（下）
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      [8] 1.3 神经网络训练与优化（上）
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      [9] 1.3 神经网络训练与优化（下）
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      [15] 1.5 人工智能与边缘计算（下）
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      [16] 1.6 深度学习和机器视觉（上）
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      [20] 1.7 交通灯车流检测Demo
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      [21] 1.8 课程基础概述
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      [23] 2.1 卷积神经网络概要（下）
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      [24] 2.1 卷积神经网络概要
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      2.4 Inception系列卷积神经网络模型（下）
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      [46] 3.1 目标检测的基本概念（下）
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      3.1 目标检测的基本概念（下）
      [47] 3.1 目标检测的基本概念（上）
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      3.1 目标检测的基本概念（上）
      [48] 3.1 目标检测的基本概念（下）
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      3.1 目标检测的基本概念（下）
      [49] 3.1 目标检测的基本概念
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      3.2 R-CNN目标检测算法（上）
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      3.2 R-CNN目标检测算法（上）
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      3.2 R-CNN目标检测算法（上）
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      3.2 R-CNN目标检测算法（下）
      [56] 3.3 Fast R-CNN目标检...
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      [58] 3.4 Faster R-CNN目...
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      3.4 Faster R-CNN目标检测算法（上）
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      3.5 Yolo目标检测算法（上）
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      3.5 Yolo目标检测算法（上）
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      3.5 Yolo目标检测算法（下）
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      3.6 SSD目标检测算法（上）
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      [79] 3.7 MobileNet目标检测...
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      3.7 MobileNet目标检测算法（上）
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      3.8 基于OpenVINO的手写体识别（上）
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      3.8 基于OpenVINO的手写体识别（下）
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      3.8 基于OpenVINO的手写体识别（上）
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      4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程
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      4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程（上）
      [89] 4.1 使用OpenVINO工具包...
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      4.1 使用OpenVINO工具包实现目标检测的过程（下）
      [90] 4.2 模型优化器和推理引擎的使用...
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      4.2 模型优化器和推理引擎的使用（上）
      [91] 4.2 模型优化器和推理引擎的使用...
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      4.2 模型优化器和推理引擎的使用（下）
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      4.3 基于OpenVINO的车牌识别（上）
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      4.3 基于OpenVINO的车牌识别（下）
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      13:22
      4.3 基于OpenVINO的车牌识别（上）
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      4.3 基于OpenVINO的车牌识别（中）
      [96] 4.3 基于OpenVINO的车牌...
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      4.3 基于OpenVINO的车牌识别（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      05:58
      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
      [106] 5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
      [107] 5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（上）
      [115] 5.1 智能交通灯控制（下）
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      5.1 智能交通灯控制（下）
      [116] 5.2 智慧教室（上）
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      5.2 智慧教室（上）
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      5.2 智慧教室（下）
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      06:55
      5.2 智慧教室（上）
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