迈向人工智能—深度学习论文精读系列
├──  1 初学者如何高效阅读论文_.mp4
├──  2 AlexNet横空出世_.mp4
├──  3 VGG_.mp4
├──  4 残差学习：ResNet_.mp4
├──  5 Transformer一作如何改进自注意力.mp4
├──  6 EfficientViT-可在边缘计算设备上高效运行的ViT.mp4
├──  7 【综述】视觉Transformer-SOTA与挑战  .mp4
├──  8 图像分割开创性工作：FCN.mp4
├──  9 生物医学图像分割：U-Net.mp4
├──  10 改进的U-Net-U-NetV2.mp4
├──  11 改进的U-Net-U-Net++  .mp4
├──  12 目标检测开创性工作-R-CNN.mp4
├──  13 R-CNN的升级版-Fast R-CNN_  .mp4
├──  14 OPPO出品_用于显著目标检测-PSUNet_.mp4
├──  15 RetinaNet.mp4
├──  16 网络优化器类型及优缺点.mp4
├──  17 【综述】深度学习VS传统CV  .mp4
├──  18 ViT真的超越CNN了？.mp4
├──  19 AnchorNet-减小图像空间 冗余度_加速图像分类推理.mp4
├──  20 ImageNet数据集.mp4
├──  21 GC-CLIP：改进CLIP zero-shot分类性能.mp4
├──  22 SAM(Segment Anything Model).mp4
├──  23 改进SAM-EfficientSAM.mp4
├──  24 BLIP2-高效进行VLP.mp4
├──  25 机器人中的GPT-4V(ision).mp4
├──  26 能在iPhone12上运行的SAM-RepViTSAM.mp4
├──  27 医疗设备上的大语言模型-SM70.mp4
├──  28 大语言模型在电力系统中的应用.mp4
├──  29 Segment and Track Anything_.mp4
└──  30 MAE-以自监督范式训练ViT_.mp4