深度学习及其应用-6.1 目标检测概况-网易公开课

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6.1 目标检测概况

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选集(121)

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[1] 1.1 神经网络简介

4.9万播放

18:07

1.1 神经网络简介

[2] 1.2 BP神经网络（1）

1.0万播放

22:09

1.2 BP神经网络（1）

[3] 1.3 BP神经网络（2）

5868播放

24:13

1.3 BP神经网络（2）

[4] 1.3 BP神经网络（2）

4428播放

35:46

1.3 BP神经网络（2）

[5] 1.3 BP神经网络（2）

2818播放

13:45

1.3 BP神经网络（2）

[6] 1.3 BP神经网络（2）

3061播放

19:24

1.3 BP神经网络（2）

[7] 1.3 BP神经网络（2）

2553播放

19:12

1.3 BP神经网络（2）

[8] 1.3 BP神经网络（2）

2602播放

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1.3 BP神经网络（2）

[9] 1.3 BP神经网络（2）

2161播放

19:38

1.3 BP神经网络（2）

[10] 1.3 BP神经网络（2）

2510播放

19:06

1.3 BP神经网络（2）

[11] 1.3 BP神经网络（2）

2257播放

19:06

1.3 BP神经网络（2）

[12] 1.4 银行客户流失预测（1）

2358播放

11:48

1.4 银行客户流失预测（1）

[13] 1.5 银行客户流失预测（2）

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11:16

1.5 银行客户流失预测（2）

[14] 1.6 银行客户流失预测（3）

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11:55

1.6 银行客户流失预测（3）

[15] 1.7 银行客户流失预测（4）

1355播放

09:59

1.7 银行客户流失预测（4）

[16] 1.9 阿里天池实验平台操作介绍

2114播放

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1.9 阿里天池实验平台操作介绍

[17] 2.1 深度学习在人工智能中的应用...

2887播放

11:43

2.1 深度学习在人工智能中的应用（一）

[18] 2.2 深度学习在人工智能中的应用...

2025播放

11:06

2.2 深度学习在人工智能中的应用（二）

[19] 2.3 深度学习在人工智能中的应用...

1358播放

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2.3 深度学习在人工智能中的应用（三）

[20] 2.4 深度学习在人工智能中的应用...

1412播放

08:24

2.4 深度学习在人工智能中的应用（四）

[21] 3.1 卷积神经网络的发展

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10:42

3.1 卷积神经网络的发展

[22] 3.2 卷积与感受野机制

2101播放

08:22

3.2 卷积与感受野机制

[23] 3.3 卷积的概念和特征

2555播放

14:19

3.3 卷积的概念和特征

[24] 3.4 图像编码与卷积

1488播放

10:06

3.4 图像编码与卷积

[25] 3.5 卷积操作

2102播放

10:38

3.5 卷积操作

[26] 3.6 卷积特征图及计算

1872播放

10:24

3.6 卷积特征图及计算

[27] 3.7 多通道卷积

1980播放

08:25

3.7 多通道卷积

[28] 3.8 池化操作

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10:07

3.8 池化操作

[29] 3.9 Lenet5卷积神经网络（...

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11:07

3.9 Lenet5卷积神经网络（1）

[30] 3.10 Lenet5卷积神经网络...

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09:15

3.10 Lenet5卷积神经网络（2）

[31] 3.10 Lenet5卷积神经网络...

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3.10 Lenet5卷积神经网络（2）

[32] 3.11 Lenet5卷积神经网络...

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3.11 Lenet5卷积神经网络（3）

[33] 3.11 Lenet5卷积神经网络...

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3.11 Lenet5卷积神经网络（3）

[34] 3.12 完整的卷积神经网络过程

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08:52

3.12 完整的卷积神经网络过程

[35] 3.12 完整的卷积神经网络过程

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24:03

3.12 完整的卷积神经网络过程

[36] 3.13 卷积神经网络训练

1816播放

10:36

3.13 卷积神经网络训练

[37] 3.13 卷积神经网络训练

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12:55

3.13 卷积神经网络训练

[38] 3.14 图像分类（1）

2414播放

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3.14 图像分类（1）

[39] 3.15 图像分类（2）

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3.15 图像分类（2）

[40] 3.16 股票预测（1）

2.1万播放

11:02

3.16 股票预测（1）

[41] 3.17 股票预测（2）

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13:07

3.17 股票预测（2）

[42] 3.18 股票预测（3）

1.7万播放

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3.18 股票预测（3）

[43] 3.20 手写体识别实验

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3.20 手写体识别实验

[44] 4.1 AlexNet卷积神经网络...

1367播放

14:25

4.1 AlexNet卷积神经网络模型（1）

[45] 4.2 AlexNet卷积神经网络...

1401播放

09:53

4.2 AlexNet卷积神经网络模型（2）

[46] 4.3 AlexNet卷积神经网络...

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07:03

4.3 AlexNet卷积神经网络模型（3）

[47] 4.4 VGG卷积神经网络模型

1453播放

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4.4 VGG卷积神经网络模型

[48] 4.5 GoogLeNet卷积神经...

1766播放

17:46

4.5 GoogLeNet卷积神经网络模型

[49] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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17:03

4.6 ResNet卷积神经网络模型

[50] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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4.6 ResNet卷积神经网络模型

[51] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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4.6 ResNet卷积神经网络模型

[52] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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4.6 ResNet卷积神经网络模型

[53] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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4.6 ResNet卷积神经网络模型

[54] 4.6 ResNet卷积神经网络模...

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13:58

4.6 ResNet卷积神经网络模型

[55] 4.7 动物识别（1）

2107播放

10:08

4.7 动物识别（1）

[56] 4.8 动物识别（2）

1518播放

11:45

4.8 动物识别（2）

[57] 4.9 动物识别（3）

1667播放

15:22

4.9 动物识别（3）

[58] 4.10 动物识别实验

1560播放

13:15

4.10 动物识别实验

[59] 4.10 动物识别实验

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16:01

4.10 动物识别实验

[60] 5.1 循环神经网络基本原理（1）

2014播放

13:45

5.1 循环神经网络基本原理（1）

[61] 5.2 循环神经网络基本原理（2）

1647播放

13:06

5.2 循环神经网络基本原理（2）

[62] 5.3 循环神经网络模型

2123播放

13:03

5.3 循环神经网络模型

[63] 5.4 长短期记忆神经网络模型（1...

2149播放

11:07

5.4 长短期记忆神经网络模型（1）

[64] 5.5 长短期记忆神经网络模型（2...

1723播放

10:05

5.5 长短期记忆神经网络模型（2）

[65] 5.6 长短期记忆神经网络模型（3...

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08:26

5.6 长短期记忆神经网络模型（3）

[66] 5.7 基于LSTM的股票预测

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14:02

5.7 基于LSTM的股票预测

[67] 5.7 基于LSTM的股票预测

1055播放

09:49

5.7 基于LSTM的股票预测

[68] 6.1 目标检测概况

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待播放

6.1 目标检测概况

[69] 6.2 目标检测的基本概念

1572播放

13:00

6.2 目标检测的基本概念

[70] 6.3 目标检测发展

1348播放

07:54

6.3 目标检测发展

[71] 6.4 基于候选区域的目标检测（1...

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13:02

6.4 基于候选区域的目标检测（1）

[72] 6.5 基于候选区域的目标检测（2...

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6.5 基于候选区域的目标检测（2）

[73] 6.6 基于候选区域的目标检测（3...

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10:41

6.6 基于候选区域的目标检测（3）

[74] 6.7 基于候选区域的目标检测（4...

1781播放

08:26

6.7 基于候选区域的目标检测（4）

[75] 6.8 Fast R-CNN目标检...

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15:12

6.8 Fast R-CNN目标检测算法

[76] 6.9 Faster R-CNN目...

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14:29

6.9 Faster R-CNN目标检测算法

[77] 6.10 Yolo目标检测算法（1...

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12:05

6.10 Yolo目标检测算法（1）

[78] 6.11 Yolo目标检测算法（2...

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09:52

6.11 Yolo目标检测算法（2）

[79] 6.12 Yolo目标检测算法（3...

1527播放

12:14

6.12 Yolo目标检测算法（3）

[80] 6.13 Yolo目标检测算法（4...

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10:14

6.13 Yolo目标检测算法（4）

[81] 6.14 目标检测案例解析（1）

1186播放

11:09

6.14 目标检测案例解析（1）

[82] 6.15 目标检测案例解析（2）

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13:53

6.15 目标检测案例解析（2）

[83] 6.16 目标检测案例解析（3）

1019播放

11:19

6.16 目标检测案例解析（3）

[84] 6.17 目标检测案例解析（4）

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11:34

6.17 目标检测案例解析（4）

[85] 6.21 RetinaNet和UN...

960播放

19:27

6.21 RetinaNet和UNet

[86] 6.21 RetinaNet和UN...

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19:56

6.21 RetinaNet和UNet

[87] 6.21 RetinaNet和UN...

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15:53

6.21 RetinaNet和UNet

[88] 7.1 生成对抗网络基本原理（1）

1809播放

10:25

7.1 生成对抗网络基本原理（1）

[89] 7.2 生成对抗网络基本原理（2）

1331播放

09:40

7.2 生成对抗网络基本原理（2）

[90] 7.3 Encoder-Decod...

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11:00

7.3 Encoder-Decoder模型

[91] 7.4 生成对抗网络算法DCGAN...

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7.4 生成对抗网络算法DCGAN（1）

[92] 7.5 生成对抗网络算法DCGAN...

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7.5 生成对抗网络算法DCGAN（2）

[93] 7.6 生成对抗网络算法DCGAN...

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7.6 生成对抗网络算法DCGAN（3）

[94] 7.7 生成对抗网络算法应用（1）

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09:32

7.7 生成对抗网络算法应用（1）

[95] 7.8 生成对抗网络算法应用（2）

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09:29

7.8 生成对抗网络算法应用（2）

[96] 7.9 手写体生成（1）

923播放

11:59

7.9 手写体生成（1）

[97] 7.10 手写体生成（2）

825播放

13:53

7.10 手写体生成（2）

[98] 7.11 手写体生成（3）

1255播放

10:53

7.11 手写体生成（3）

[99] 7.12 手写体生成（4）

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08:59

7.12 手写体生成（4）

[100] 7.13 手写体生成（5）

1667播放

09:31

7.13 手写体生成（5）

[101] 7.15 CycleGAN画风转移

1365播放

12:06

7.15 CycleGAN画风转移

[102] 7.15 CycleGAN画风转移

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12:30

7.15 CycleGAN画风转移

[103] 7.15 CycleGAN画风转移

1670播放

14:11

7.15 CycleGAN画风转移

[104] 8.1 Seq2Seq模型（1）

1562播放

13:06

8.1 Seq2Seq模型（1）

[105] 8.2 Seq2Seq模型（2）

2003播放

12:44

8.2 Seq2Seq模型（2）

[106] 8.3 注意力机制模型（1）

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09:48

8.3 注意力机制模型（1）

[107] 8.4 注意力机制模型（2）

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11:54

8.4 注意力机制模型（2）

[108] 8.5 注意力机制模型（3）

1479播放

12:37

8.5 注意力机制模型（3）

[109] 8.6 机器翻译

2102播放

16:10

8.6 机器翻译

[110] 9.1 声音质量评价（1）

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10:14

9.1 声音质量评价（1）

[111] 9.2 声音质量评价（2）

1711播放

11:09

9.2 声音质量评价（2）

[112] 9.3 声音质量评价（3）

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13:04

9.3 声音质量评价（3）

[113] 9.4 编码解码器（1）

1238播放

13:01

9.4 编码解码器（1）

[114] 9.5 编码解码器（2）

1256播放

21:10

9.5 编码解码器（2）

[115] 9.6 情感识别分类（1）

1748播放

11:01

9.6 情感识别分类（1）

[116] 9.7 情感识别分类（2）

946播放

10:22

9.7 情感识别分类（2）

[117] 9.8 情感识别分类（3）

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12:48

9.8 情感识别分类（3）

[118] 10.1 强化学习

2115播放

21:12

10.1 强化学习

[119] 10.2 迁移学习

1574播放

23:42

10.2 迁移学习

[120] 10.3 对偶学习

1089播放

24:14

10.3 对偶学习

[121] 项目驱动的机器学习（深度学习）

2056播放

21:44

项目驱动的机器学习（深度学习）