TA的每日心情 | 奋斗
2024-3-14 17:07 |
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│ 01.课程简介.mp4
│ 02.所需基本环境配置.mp4
│ 03.模型加载与数据预处理.mp4
│ 04.接收与预测模块实现.mp4
│ 05.效果实例演示.mp4
│ 07.项目所需配置文件介绍.mp4
│ 08.加载参数与模型权重.mp4
│ 09.数据预处理.mp4
│ 10.返回线性预测结果.mp4
│ 11.docker简介.mp4
│ 12.docker安装与配置.mp4
│ 13.阿里云镜像配置.mp4
│ 14.基于docker配置pytorch环境.mp4
│ 15.安装演示环境所需依赖.mp4
│ 16.复制所需配置到容器中.mp4
│ 17.上传与下载配置好的项目.mp4
│ 18.tf-serving项目获取与配置.mp4
│ 19.加载并启动模型服务.mp4
│ 20.测试模型部署效果.mp4
│ 21.fashion数据集获取.mp4
│ 22.加载fashion模型启动服务.mp4
│ 23.论文算法核心框架概述.mp4
│ 24.BatchNorm要解决的问题.mp4
│ 25.BN的本质作用.mp4
│ 26.额外的训练参数解读.mp4
│ 27.稀疏化原理与效果.mp4
│ 28.整体案例流程解读.mp4
│ 29.加入L1正则化来进行更新.mp4
│ 30.剪枝模块介绍.mp4
│ 31.筛选需要的特征图.mp4
│ 32.剪枝后模型参数赋值.mp4
│ 33.微调完成剪枝模型.mp4
│ 34.模型剪枝分析.mp4
│ 35.常见剪枝方法介绍.mp4
│ 36.mobilenet简介.mp4
│ 37.经典卷积计算量与参数量分析.mp4
│ 38.深度可分离卷积的作用与效果.mp4
│ 39.参数与计算量的比较.mp4
│ 40.V1版本效果分析.mp4
│ 41.V2版本改进以及Relu激活函数的问题.mp4
│ 42.倒残差结构的作用.mp4
│ 43.V2整体架构与效果分析.mp4
│ 44.V3版本网络架构分析.mp4
│ 45.SE模块作用与效果解读.mp4
│ 46.代码实现mobilenetV3网络架构.mp4
│ 47.卷积网络参数定义.mp4
│ 48.网络流程解读.mp4
│ 49.Vision模块功能解读.mp4
│ 50.分类任务数据集定义与配置.mp4
│ 51.图像增强的作用.mp4
│ 52.数据预处理与数据增强模块.mp4
│ 53.Batch数据制作.mp4
│ 54.迁移学习的目标.mp4
│ 55.迁移学习策略.mp4
│ 56.加载训练好的网络模型.mp4
│ 57.优化器模块配置.mp4
│ 58.实现训练模块.mp4
│ 59.训练结果与模型保存.mp4
│ 60.加载模型对测试数据进行预测.mp4
│ 61.额外补充-Resnet论文解读.mp4
│ 62.额外补充-Resnet网络架构解读.mp4
│ 63.猫狗识别任务与数据简介.mp4
│ 64.卷积网络涉及参数解读.mp4
│ 65.网络架构配置.mp4
│ 66.卷积模型训练与识别效果展示.mp4
│ B站 (免费在线学习猿地).url
│ Dmz社区 - www.dmzshequ.com.url
│ fileTree.bat
│ fileTree.txt
│ 下载说明.txt
│ 低价云服务器-云产品.url
│ 海量IT学习资源免费下载.url
│ 网购通用优惠券(淘宝-京东-拼多多-等).url
│ 网赚天空.url
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└─资料
│ Docker使用命令.zip
│ Mobilenet.pdf
│ mobilenetv3.py
│ pytorch-slimming.zip
│ PyTorch模型部署实例.zip
│ TensorFlow-serving.zip
│ 剪枝算法.pdf
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└─YOLO部署实例
flask_detect.py
flask_server.py
PyTorch-YOLOv3(1).zip
PyTorch-YOLOv3.zip
下载地址:
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发表于 2024-3-5 00:00:04
照妖镜
发表于 2024-3-5 00:45:38
发表于 2024-3-5 04:29:11
非常好很喜欢 感谢分享