人工智能顶会论文精讲（像素级复现）163节
目录：
├┈1 【宣导片1】开启人工智能论文学习之旅—.mp4
├┈10 07-CV Transformer-Vit-关键代码详解2—–.mp4
├┈100 gat-07-multi-head起源简介—-.mp4
├┈101 gat-08-GAT算法总结和实验设置——.mp4
├┈102 gat-09-论文总结—.mp4
├┈103 gat-10-代码介绍——.mp4
├┈105 gat-12-邻接矩阵归一化——.mp4
├┈106 gat-13-gat模型实现——.mp4
├┈107 gat-14-gat模型训练及代码总结—–.mp4
├┈108 BiSeNet-01-前期介绍—.mp4
├┈109 BiSeNet-02-论文导读——分割常用损失函数-1—-.mp4
├┈11 08-CV Transformer-Vit-关键代码详解3——.mp4
├┈110 BiSeNet-03-论文导读-分割常用损失函数-2—–.mp4
├┈111 BiSeNet-04-论文导读-分割常用损失函数-3—-.mp4
├┈112 BiSeNet-05-论文导读-分割常用损失函数4—— .mp4
├┈113 BiSeNet-06-论文导读-5——.mp4
├┈114 BiSeNet-07-上节回顾——.mp4
├┈115 BiSeNet-08-引言——.mp4
├┈116 BiSeNet-09-相关工作 算法架构总览——.mp4
├┈117 BiSeNet-10-算法结构详解实验-0——.mp4
├┈118 BiSeNet-11-算法结构详解实验-1——.mp4
├┈119 BiSeNet-12-模型代码定义-0——.mp4
├┈12 09-CV Transformer-Vit-回顾代码——.mp4
├┈120 BiSeNet-13-模型代码定义-1—–.mp4
├┈121 BiLSTM-CRF-01-论文研究背景—-.mp4
├┈122 BiLSTM-CRF_02关键算法—–.mp4
├┈123 BiLSTM-CRF_03论文模型—–.mp4
├┈124 BiLSTM-CRF_04损失函数——l.mp4
├┈125 BiLSTM-CRF_05实验结果与总结—.mp4
├┈126 BiLSTM-CRF_06代码讲解—–.mp4
├┈127 GAN-01-论文摘要.mp4
├┈128 GAN-02-论文背景.mp4
├┈129 GAN-03-论文泛读.mp4
├┈13 10-CV Transformer-Vit-代码示例–.mp4
├┈13 10-CV Transformer-Vit-代码示例002—.m4s
├┈130 GAN-04-价值函数.mp4
├┈131 GAN-05-训练流程 理论证明.mp4
├┈132 GAN-06-实验结果 总结展望.mp4
├┈133 GAN-07-代码分析综述.mp4
├┈134 GAN-08-代码分析精讲.mp4
├┈14 01-Unet-论文总览和摘要精读—.mp4
├┈144 CLIP-01-前言.mp4
├┈145 CLIP-02-background.mp4
├┈146 CLIP-03-model01.mp4
├┈147 CLIP-04-model02.mp4
├┈148 CLIP-05-experiement.mp4
├┈149 CLIP-06-code-0.mp4
├┈15 02-Unet-医学分割相关背景和取得的成果及意义—.mp4
├┈150 CLIP-07-code-1.mp4
├┈151 CLIP-08-code-2.mp4
├┈152 CLIP-09-code-3.mp4
├┈153 cnn_for_re-11-论文总结—–ll.mp4
├┈154 cnn_for_re-12-代码讲解1——l.mp4
├┈155 cnn_for_re-13-代码讲解2–.mp4
├┈156 cnn_for_re-14-代码讲解3—.mp4
├┈157 cnn_for_re-15-代码讲解4-.mp4
├┈158 cnn_for_re-16-代码讲解5—-.mp4
├┈159 cnn_for_re-17-代码讲解6—–.mp4
├┈16 03-Unet-两篇论文相互补充–.mp4
├┈160 cnn_for_re-18-代码讲解7—–.mp4
├┈161 swin10-代码-参数.mp4
├┈162 swin11-代码-swin大框架.mp4
├┈163 swin12-代码-basic_layer.mp4
├┈164 swin13-代码-block详解-wmsa 相对位置编码.mp4
├┈165 swin14-代码-swmsa.mp4
├┈166 swin15-代码-swin代码整体回顾.mp4
├┈167 swin16-代码-dwconv与wmsa.mp4
├┈168 swin17-代码-总结.mp4
├┈17 04-Unet-回顾医学图像分析及CNN的发展历程—.mp4
├┈18 05-Unet-先验知识补充—–.mp4
├┈19 06-Unet-算法架构和实验结果及分析——催更加微信.mp4
├┈2 【先导课】效率提高3倍的论文阅读方法—.mp4
├┈20 07-Unet-试验设置及结果分析——催更加微信.mp4
├┈21 08-Unet-代码精读-.mp4
├┈22 BIDAF-01-背景意义——催更加微信.mp4
├┈23 BIDAF-02-相关工作+小结——催更加微信.mp4
├┈24 BIDAF-03-模型结构——催更加微信.mp4
├┈25 BIDAF-04-实验分析——催更加微信.mp4
├┈26 BIDAF-05-数据读取-jupyter——催更加微信.mp4
├┈27 BIDAF-06-数据读取-pycharm——.mp4
├┈28 BIDAF-07-模型构建——催更加微信.mp4
├┈29 BIDAF-08-训练加预测——催更加微信.mp4
├┈3 【宣导片2】15w同学在这征服论文—–.mp4
├┈30 BIDAF-09-评测指标计算—-.mp4
├┈31 YOLOv5-01-目标检测技术与YOLO系列-.mp4
├┈32 YOLOv5-02-YOLOV3回顾–.mp4
├┈33 YOLOv5-03-YOLOV5新激活函数——.mp4
├┈34 YOLOv5-04-YOLOV5核心知识点1–.mp4
├┈35 YOLOv5-05-YOLOV5核心知识点2–.mp4
├┈36 YOLOv5-06-YOLOV5代码讲解1—.mp4
├┈37 YOLOV5-07-YOLOV5代码讲解2—.mp4
├┈38 YOLOV5-08-YOLOV5代码讲解3–.mp4
├┈39 YOLOV5-09-YOLOV5代码讲解4–.mp4
├┈4 01-CV Transformer-Vit-论文介绍—–.mp4
├┈40 YOLOv5-10-YOLOV5-代码讲解5-.mp4
├┈41 YOLOv5-11-YOLOV5-代码讲解6-.mp4
├┈42 YOLOv5-12-YOLOV5-代码讲解7-.mp4
├┈42 YOLOv5-12-YOLOV5-代码讲解7001—.m4s
├┈43 YOLOv5-13-YOLOV5-代码讲解8–.mp4
├┈43 YOLOv5-13-YOLOV5-代码讲解8001-.m4s
├┈44 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9-.mp4
├┈44 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9001–.m4s
├┈44 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9002—-.m4s
├┈44 YOLOv5-14-YOLOV5-代码讲解9002.m4s—-.aria2
├┈45 yolox-01-前言001—.m4s
├┈46 yolox-02-背景——.mp4
├┈47 yolox-03-概览-.mp4
├┈48 yolox-04-详解-模型框架—.mp4
├┈49 yolox-05-详解simOTA-.mp4
├┈5 02-CV Transformer-Vit-论文精读1—–.mp4
├┈50 yolox-06-详解-模型结构.mp4
├┈51 yolox-07-详解-预处理–.mp4
├┈52 yolox-08-训练及总结-.mp4
├┈53 yolox代码-09-前言-.mp4
├┈54 yolox代码-10-预处理-mosaic-.mp4
├┈55 yolox代码-11-预处理-randomaffine-.mp4
├┈56 yolox代码-12-预处理-mixup—.mp4
├┈57 yolox代码-13-backbone–.mp4
├┈58 yolox代码-14-pafpn-.mp4
├┈59 yolox代码-15-bbox decode-.mp4
├┈6 03-CV Transformer-Vit-论文精读2——.mp4
├┈60 yolox代码-16-simOTA-.mp4
├┈61 yolox代码-17 总结-.mp4
├┈62 cnn_for_re-01-前言.mp4
├┈63 cnn_for_re-02-论文介绍-研究背景–.mp4
├┈64 cnn_for_re-03-论文介绍-相关工作1-.mp4
├┈65 cnn_for_re-04-论文介绍-相关工作2.mp4
├┈66 cnn_for_re-05-论文介绍-相关工作3-.mp4
├┈67 cnn_for_re-06-论文泛读–.mp4
├┈69 cnn_for_re-08-论文精读2-.mp4
├┈7 04-CV Transformer-Vit-论文精读3—-.mp4
├┈70 cnn_for_re-09-论文精读3–.mp4
├┈71 cnn_for_re-10-实验结果分析-.mp4
├┈72 ResNet-01-背景成果意义-.mp4
├┈73 ResNet-02-论文泛读–.mp4
├┈74 ResNet-03-上节回顾-.mp4
├┈75 ResNet-04-论文精读-残差结构-1–.mp4
├┈76 ResNet-05-论文精读-残差结构-2–.mp4
├┈77 ResNet-06-ResNet结构-1—.mp4
├┈78 ResNet-07-ResNet结构-2—.mp4
├┈79 ResNet-08实验结果及分析–.mp4
├┈8 05-CV Transformer-Vit-前言-.mp4
├┈80 ResNet-09-论文总结——.mp4
├┈81 ResNet-10-本节回顾及下节预告——.mp4
├┈82 ResNet-11-ResNet结构搭建详解——.mp4
├┈83 ResNet-12-ResNet20训练及实验分析-0—–.mp4
├┈84 ResNet-13-ResNet20训练及实验分析-1——.mp4
├┈85 ResNet-14-ResNet20训练及实验分析-2——.mp4
├┈86 ResNet-15-ResNet20训练及实验分析-3——.mp4
├┈87 Han-Attention-01-前期储备知识介绍——.mp4
├┈88 Han-Attention-02-研究背景成果及意义——.mp4
├┈89 Han-Attention-03-论文总览—–.mp4
├┈9 06-CV Transformer-Vit-关键代码详解1—–.mp4
├┈90 Han-Attention-04-模型详解——.mp4
├┈91 Han-Attention-05-实验结果及论文总结–.mp4
├┈92 Han-Attention-06-数据读取—–.mp4
├┈93 Han-Attention-07-模型实现及训练和测试——.mp4
├┈94 gat-01-研究背景—–.mp4
├┈95 gat-02-图卷积消息传递——.mp4
├┈96 gat-03-研究成果研究意义—–.mp4
├┈97 gat-04-gnn核心框架——.mp4
├┈98 gat-05-gat算法讲解—–.mp4
└┈99 gat-06-各种attention总结—-.mp4

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