价格： 49 学币
计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战，本课程将从计算机视觉基础、必备数学知识及编程基础入手，逐步进阶到热门的 YOLO 与 Transformer 技术，循序渐进地提升您的技术实力。同时，学习过程中会穿插丰富的实战案例，助力您轻松攻克技术与项目落地难题。此外，课程还融合了图像处理、机器学习、深度学习等 AI 配套核心技术，多维度提升您在计算机视觉领域的综合应用技能，助您更轻松、更高效地从入门迈向技术新高度！
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├── 第1章 计算机视觉--YOLO+Transfomer多场景目标检测--课程导学/
│ └── [9.6M] 1-1计算机视觉-YOLO+Transformer多场景目标检测实战-导学
├── 第2章 深度学习环境的搭建 - 三大系统全覆盖/
│ ├── [ 12M] 2-1深度学习开发环境搭建-导学
│ ├── [ 23M] 2-2申请阿里云的免费GPU和CPU资源
│ ├── [ 13M] 2-3申请Kaggle的免费GPU和CPU资源
│ ├── [7.2M] 2-4申请Google的免费GPU和CPU资源
│ ├── [ 23M] 2-5打造自己的深度学习开发环境-硬件部分
│ ├── [8.9M] 2-6打造自己的深度学习开发环境-软件部分(一)
│ ├── [ 18M] 2-7打造自己的深度学习开发环境-软件部分(二)-Nvidia驱动的安装
│ ├── [ 26M] 2-8打造自己的深度学习开发环境-软件部分(三)-miniconda与jupyter
│ ├── [ 12M] 2-9打造自己的深度学习开发环境-软件部分(四)-使用Docker搭建环境
│ ├── [ 19M] 2-10打造自己的深度学习开发环境-软件部分(五)-_实战_使用Docker
│ ├── [ 16M] 2-11使用VSCode作为深度学习开发编辑器
│ ├── [ 17M] 2-12使用Pycharm作为深度学习开发编辑器
│ └── [3.7M] 2-13本章总结
├── 第3章 AI神器--ChatGPT、Gemini、Copilot - 开启AI新纪元/
│ ├── [6.1M] 3-1掌握多种AI工具-导学
│ ├── [ 20M] 3-2代码生成工具-通义灵码与小浣熊
│ ├── [ 16M] 3-3代码生成工具-Copilot
│ ├── [ 11M] 3-4大语言模型助手-Kimi
│ ├── [ 23M] 3-5大语言模型助手-NewBing
│ ├── [ 16M] 3-6大语言模型助手-Gemini
│ ├── [ 21M] 3-7大语言模型助手-Poe
│ ├── [ 11M] 3-8大语言模型之提示词(一)
│ ├── [ 18M] 3-9大语言模型之提示词(二)
│ ├── [ 23M] 3-10大语言模型之提示词(三)
│ ├── [ 15M] 3-11大语言模型之提示词(四)
│ ├── [ 22M] 3-12大语言模型之提示词(五)
│ └── [6.5M] 3-13本章小结
├── 第4章 Python语言基础知识 - Python起手式，打开AI大门/
│ ├── [5.9M] 4-1Python语言基础知识-导学
│ ├── [ 18M] 4-2Python语言基础知识-变量的定义与使用
│ ├── [ 26M] 4-3Python语言基础知识-逻辑判断与优先级
│ ├── [ 20M] 4-4Python语言基础知识-循环
│ ├── [ 13M] 4-5Python语言基础知识-函数的定义与使用
│ ├── [ 23M] 4-6Python语言基础知识-类与对象
│ ├── [ 36M] 4-7Python语言基础知识-四种复合类型
│ ├── [9.0M] 4-8Python语言基础知识-可变变量与不可变变量
│ ├── [ 21M] 4-9Python语言基础知识-特有技术-切片
│ ├── [ 14M] 4-10Python语言基础知识-其它特有技术
│ ├── [ 33M] 4-11Pythony语言基础知识-NumPy库的使用
│ ├── [ 27M] 4-12Python语言基础知识-MatPlotLib库的使用
│ └── [3.9M] 4-13Python语言基础知识-本章小结
├── 第5章 经典计算机视觉核心技术与算法 - 重温经典，扎实AI根基/
│ ├── [6.1M] 5-1经典计算机视觉核心技术与算法-导学
│ ├── [6.5M] 5-2经典计算机视觉核心技术与算法-视觉的基本处理流程
│ ├── [ 15M] 5-3经典计算机视觉核心技术与算法-OpenCV环境的搭建
│ ├── [ 26M] 5-4经典计算机视觉核心技术与算法-通过OpenCV采集图像与视频
│ ├── [ 13M] 5-5经典计算机视觉核心技术与算法-二值化
│ ├── [ 16M] 5-6经典计算机视觉核心技术与算法-二值化背后的原理
│ ├── [ 19M] 5-7经典计算机视觉核心技术与算法-Blur
│ ├── [ 19M] 5-8经典计算机视觉核心技术与算法-Blur后面的原理
│ ├── [ 13M] 5-9经典计算机视觉核心技术与算法-腐蚀操作
│ ├── [4.7M] 5-10经典计算机视觉核心技术与算法-膨胀操作
│ ├── [ 14M] 5-11经典计算机视觉核心技术与算法-开运算与闭运算
│ ├── [ 12M] 5-12经典计算机视觉核心技术与算法-开运算与其它复杂运算背后的原理
│ ├── [ 18M] 5-13经典计算机视觉核心技术与算法-查找图像轮廓
│ ├── [9.3M] 5-14经典计算机视觉核心技术与算法-如何绘制轮廓
│ ├── [ 13M] 5-15经典计算机视觉核心技术与算法-轮廓的面积与周长
│ ├── [ 11M] 5-16经典计算机视觉核心技术与算法-ROI
│ ├── [ 16M] 5-17经典计算机视觉核心技术与算法-边缘检测Canny
│ └── [5.8M] 5-18经典计算机视觉核心技术与算法-本章小结
├── 第6章 人工智能必知必会的数学知识 - 数学不再枯燥，AI公式秒懂/
│ ├── [ 10M] 6-1必知必会的数学知识-向量
│ ├── [ 16M] 6-2必知必会的数学知识-向量的基本运算(加法与点乘)
│ ├── [ 10M] 6-3必知必会的数学知识-运算-向量的基本运算(叉乘)
│ ├── [ 10M] 6-4必知必会的数学知识-矩阵的基本运算
│ ├── [ 14M] 6-5必知必会的数学知识-2D变换
│ ├── [9.4M] 6-6必知必会的数学知识-齐次坐标
│ ├── [9.0M] 6-7必知必会的数学知识-利用齐次坐标实现各种3D变换
│ ├── [ 16M] 6-8必知必会的数学知识-求导
│ ├── [8.4M] 6-9必知必会的数学知识-链式求导与偏导
│ ├── [7.6M] 6-10必知必会的数学知识-张量
│ └── [3.5M] 6-11必知必会的数学知识-本章小结
├── 第7章 深度学习必备的基础知识 - 从感知机到神经网络，一网打尽/
│ ├── [6.1M] 7-1深度学习必备的基础知识-导学
│ ├── [9.4M] 7-2深度学习必备的基础知识-人工智能、机器学习与深度学习的关系
│ ├── [ 17M] 7-3深度学习必备的基础知识-神经元与神经网络
│ ├── [ 16M] 7-4深度学习必备的基础知识-监督学习与无监督学习
│ ├── [ 10M] 7-5深度学习必备的基础知识-数据集的划分
│ ├── [ 16M] 7-6深度学习必备的基础知识-过拟合、欠拟合与代价函数
│ ├── [ 19M] 7-7深度学习必备的基础知识-代价函数的意义
│ ├── [9.1M] 7-8深度学习必备的基础知识-线性回归代价函数的导数
│ ├── [ 19M] 7-9深度学习必备的基础知识-梯度下降
│ ├── [9.4M] 7-10深度学习必备的基础知识-学习率
│ ├── [ 14M] 7-11深度学习必备的基础知识-逻辑回归
│ ├── [5.6M] 7-12深度学习必备的基础知识-sigmoid激活函数
│ ├── [ 16M] 7-13深度学习必备的基础知识-逻辑回归的代价函数
│ ├── [7.5M] 7-14深度学习必备的基础知识-逻辑回归的梯度下降
│ ├── [ 16M] 7-15深度学习必备的基础知识-逻辑回归代价函数关于w和b偏导后的公式证明
│ ├── [ 20M] 7-16深度学习必备的基础知识-深度神经网络与前向传播
│ ├── [ 13M] 7-17深度学习必备的基础知识-多种激活函数
│ ├── [ 13M] 7-18深度学习必备的基础知识-反向传播与计算图
│ └── [9.4M] 7-19深度学习必备的基础知识-前向传播与反向传播的完整过程
├── 第8章 训练优化深度神经网络模型的方法 - 炼丹秘籍，模型调优不再玄学/
│ ├── [8.2M] 8-1训练优化神经网络-导学
│ ├── [ 17M] 8-2训练优化神经网络-向量化与矩阵化
│ ├── [ 21M] 8-3训练优化神经网络-L2正则化
│ ├── [6.5M] 8-4训练优化神经网络-Dropout
│ ├── [ 10M] 8-5训练优化神经网络-数据归一化处理
│ ├── [7.8M] 8-6训练优化神经网络-初始化权重参数
│ ├── [9.4M] 8-7训练优化神经网络-全批量梯度下降
│ ├── [7.9M] 8-8训练优化神经网络-随机梯度下降与小批量梯度下降
│ ├── [ 12M] 8-9训练优化神经网络-参数优化
│ └── [ 16M] 8-10训练优化神经网络-BatchNormalization
├── 第9章 实战-手写字的识别 - 你的第一个AI项目，成就感爆棚/
│ ├── [5.5M] 9-1_实战_手写字识别-导学
│ ├── [ 11M] 9-2_实战_手写字识别-Tensorflow与keras
│ ├── [ 23M] 9-3_实战_手写字识别-加载mnist数据集
│ ├── [ 13M] 9-4_实战_手写字识别-构造神经网络
│ ├── [ 12M] 9-5_实战_手写字识别-编译神经网络
│ ├── [ 11M] 9-6_实战_手写字识别-训练神经网络模型
│ ├── [ 19M] 9-7_实战_手写字识别-优化神经网络
│ ├── [4.2M] 9-8_实战_手写字识别-Pytorch的一点历史
│ ├── [ 16M] 9-9_实战_-手写字识别-Pytorch加载数据集
│ ├── [ 14M] 9-10_实战_手写字识别-Pytorch导入训练数据和测试数据
│ ├── [ 20M] 9-11_实战_手写字识别-Pytorch构建神经网络
│ ├── [ 18M] 9-12_实战_手写字识别-用Pytorch实现训练神经网络的逻辑
│ ├── [ 14M] 9-13_实战_手写字识别-用Pytorch实现评估神经网路的逻辑
│ ├── [ 13M] 9-14_实战_手写字识别-Pytorch训练和评估神经网络
│ ├── [ 27M] 9-15_实战_手写字识别-模型与训练优化
│ └── [ 23M] 9-16_实战_手写字识别-模型的保存部署与使用
├── 第10章 卷积神经网络 - 图像识别的利器，CNN深度剖析/
│ ├── [ 10M] 10-1卷积神经网络CNN-导学
│ ├── [6.5M] 10-2卷积神经网络CNN-卷积操作
│ ├── [6.6M] 10-3卷积神经网络CNN-CNN的一些基本概念
│ ├── [ 11M] 10-4卷积神经网络CNN-三维卷积与多核卷积
│ ├── [5.9M] 10-5卷积神经网络CNN-CNN中的池化
│ ├── @优库it资源网ukoou.com
│ ├── [6.3M] 10-6卷积神经网络CNN-标准CNN神经网络
│ ├── [ 11M] 10-7卷积神经网络CNN-Keras实现CNN神经卷积网络
│ ├── [ 20M] 10-8卷积神经网络CNN-KerasCNN网络架构优化
│ ├── [ 14M] 10-9卷积神经网络CNN-使用Pytorch实现标准CNN网络
│ ├── [ 11M] 10-10卷积神经网络CNN-经典神经网络AlexNet
│ ├── [ 11M] 10-11卷积神经网络CNN-经典神经网络VGGNet
│ └── [ 16M] 10-12卷积神经网络CNN-经典神经网络ResNet
└── 第11章 数据增强 - 巧妇难为无米之炊，数据增强来帮忙/
├── [5.7M] 11-1目标检测算法与原理-导学
├── [ 14M] 11-2目标检测算法与原理-迁移学习的工作原理
├── [ 19M] 11-3目标检测算法与原理-Tensorflow实现迁移学习
├── [ 38M] 11-4目标检测算法与原理-Pytorch实现迁移学习
├── [ 48M] 11-5目标检测算法与原理-Tensorflow数据增强-图片的导入与显示
├── [ 36M] 11-6目标检测算法与原理-Tensorflow数据增强-基本变换操作
├── [ 48M] 11-7目标检测算法与原理-Tensorflow数据增强-高级裁剪
├── [ 49M] 11-8目标检测算法与原理-tensorflow数据增强-噪音增强
├── [ 29M] 11-9目标检测算法与原理-Pytorch数据增强-基本变换
├── [ 15M] 11-10目标检测算法与原理-Pytorch数据增强-基本裁剪
├── [ 33M] 11-11目标检测算法与原理-Pytorch数据增强-高级裁剪
├── [ 26M] 11-12目标检测算法与原理-Pytorch数据增强-噪音增强
├── [8.2M] 11-13目标检测算法与原理-目标检测数据集
├── [ 23M] 11-14目标检测算法与原理-下载VOC数据集
├── [ 19M] 11-15目标检测算法与原理-tensorflow+albumentations实现数据增强(一)
├── [ 21M] 11-16目标检测算法与原理-tensorflow+albumentations实现数据增强(二)
├── [ 14M] 11-17目标检测算法与原理-tensorflow+albumentations实现数据增强(三)
├── [ 18M] 11-18目标检测算法与原理-tensorflow+albumentations实现数据增强(四)
├── [ 27M] 11-19目标检测算法与原理-Pytorch+albumentations实现数据增强(一)
└── [ 14M] 11-20目标检测算法与原理-Pytorch+albumentations实现数据增强(二)
├── 第12章 目标检测算法与原理：深度解析计算机视觉算法 - 掌握核心，从原理到实现/
│ ├── [ 16M] 12-1目标检测的基本原理
│ ├── [ 33M] 12-2Tensorflow实现最简单的单目标检测-加载数据
│ ├── [ 23M] 12-3Tensorflow实现最简单的单目标检测-构建神经网络
│ ├── [ 56M] 12-4Tensorflow实现最简单的单目标检测-构造训练数据
│ ├── [ 15M] 12-5Tensorflow实现最简单的单目标检测-模型训练(一)
│ ├── [ 19M] 12-6Tensorflow实现最简单的单目标检测-模型训练(二)
│ ├── [ 33M] 12-7Tensorflow实现最简单的单目标检测-使用模型
│ ├── [ 34M] 12-8Pytorch实现最简单的单目标检测-加载Dataset
│ ├── [ 17M] 12-9Pytorch实现最简单的单目标检测-神经网络
│ ├── [ 33M] 12-10Pytorch实现最简单的单目录检测-模型训练
│ ├── [ 33M] 12-11Pytorch实现最简单的单目标检测-模型的使用
│ ├── [ 21M] 12-12核心算法-滑动窗口
│ ├── [ 15M] 12-13核心算法-AnchorBox
│ ├── [ 12M] 12-14核心算法-AnchorBox的工作原理
│ ├── [ 13M] 12-15目标检测的技术发展路线
│ ├── [ 13M] 12-16双阶段目标检测模型-RCNN-FastRCNN与FasterRCNN
│ ├── [ 13M] 12-17SelectiveSearch算法(一)
│ ├── [ 19M] 12-18SelectiveSearch算法(二)
│ ├── [ 23M] 12-19支持向量机
│ ├── [ 14M] 12-20Faster-RCNN实现-RPN
│ ├── [ 28M] 12-21Faster-RCNN实现-FasterRCNN类
│ ├── [6.6M] 12-22Faste的-RCNN实现-为什么BBox的预测是线性回归
│ ├── [ 15M] 12-23Faster-RCNN实现-AnchorBox的实现
│ ├── [ 19M] 12-24Faster-RCNN实现-生成候选框
│ ├── [ 23M] 12-25计算机视频核心算法-RoIPooling
│ ├── [8.9M] 12-26计算机视觉核心算法-NMS
│ ├── [ 10M] 12-27YOLO的整体架构
│ ├── [6.0M] 12-28YOLO的输出
│ ├── [ 13M] 12-29YOLO输出中位置信息的具体含义
│ ├── [ 19M] 12-30YOLO输出中AnchorBox与IoU的作用
│ ├── [ 15M] 12-31YOLOv1网络架构
│ ├── [ 29M] 12-32YOLOv2网络架构
│ ├── [ 24M] 12-33YOLOv3网络架构
│ ├── [ 28M] 12-34YOLOv4及其以后的网络架构
│ └── [ 18M] 12-35YOLO损失函数
├── 第13章 YOLO实战与应用 - 快速上手，打造你的专属目标检测器/
│ ├── [ 14M] 13-1YOLO实战与应用-导学
│ ├── [ 27M] 13-2YOLO实战与应用-命令行方式进行目标识别
│ ├── [ 45M] 13-3YOLO实战与应用-编程方式进行目标识别（一）
│ ├── [ 17M] 13-4YOLO实战与应用-编程方式进行目标识别（二）
│ ├── [ 28M] 13-5YOLO实战与应用-进行实时目标识别
│ ├── [ 15M] 13-6YOLO实战与应用-使用YOLO进行目标追踪
│ ├── [ 25M] 13-7YOLO实战与应用-使用YOLO进行姿态评估
│ ├── [ 17M] 13-8YOLO实战与应用-分割-分类与OBB
│ └── [ 19M] 13-9YOLO实战与应用-export与benchmark
├── 第14章 YOLO高阶知识-训练与部署 - YOLO进阶之路，炼丹师的自我修养/
│ ├── [6.9M] 14-1高阶-YOLO模型的训练与部署-导学
│ ├── [ 13M] 14-2高阶-YOLO模型的训练与部署-火焰检测项目-获取数据集
│ ├── [ 36M] 14-3高阶-YOLO模型的训练与部署-火焰检测项目-模型训练1
│ ├── [ 15M] 14-4高阶-YOLO模型的训练与部署-火焰检测项目-模型训练2
│ ├── [ 13M] 14-5高阶-YOLO模型的训练与部署-火焰检测项目-部署与测试
│ ├── [6.0M] 14-6高阶-YOLO模型的训练与部署-车牌识别项目-采集数据
│ ├── [ 23M] 14-7高阶-YOLO模型的训练与部署-车牌识别项目-数据标注1
│ ├── [ 24M] 14-8高阶-YOLO模型的训练与部署-车牌识别项目-数据标注2
│ ├── [ 40M] 14-9高阶-YOLO模型的训练与部署-车牌识别项目-模型训练
│ └── [ 22M] 14-10高阶-YOLO模型的训练与部署-【实战】车牌识别
└── 第15章 注意力机制 - 解密Transformer的核心引擎，为CV进阶之路铺平道路/
├── [ 34M] 15-1注意力机制的实现
├── [ 12M] 15-2什么是注意力机制
├── [ 12M] 15-3注意力机制的一些细节
├── [4.5M] 15-4自注意力机制与注意力机制的区别
├── [4.3M] 15-5注意力机制中的注意力分数
├── [7.2M] 15-6注意力机制中的缩放因子
├── [ 13M] 15-7自注意力机制的具体操作过程
└── [7.6M] 15-8自注意力机制的矩阵化
└── 资料代码/
