人工智能深度学习系统班6期 08 行为识别实战
- 01 slowfast算法知识点通俗解读
- 01 slowfast核心思想解读
- 02 核心网络结构模块分析
- 03 数据采样曾的作用
- 04 模型网络结构设计
- 05 特征融合模块与总结分析
- 02 slowfast项目环境配置与配置文件
- 01 环境基本配置解读
- 02 目录各文件分析
- 03 配置文件作用解读
- 04 测试DEMO演示
- 05 训练所需标签文件说明
- 06 训练所需视频数据准备
- 07 视频数据集切分操作
- 08 完成视频分帧操作
- 03 slowfast源码详细解读
- 01 模型所需配置文件参数读取
- 02 数据处理概述
- 03 dataloader数据遍历方法
- 04 数据与标签读取实例
- 05 图像数据所需预处理方法
- 06 slow与fast分别执行采样操作
- 07 分别计算特征图输出结果
- 08 slow与fast特征图拼接操作
- 09 resnetBolock操作
- 10 RoiAlign与输出层
- 04 基于3D卷积的视频分析与动作识别
- 01 3D卷积原理解读
- 02 UCF101动作识别数据集简介
- 03 测试效果与项目配置
- 04 视频数据预处理方法
- 05 数据Batch制作方法
- 06 3D卷积网络所涉及模块
- 07 训练网络模型
- 05 视频异常检测算法与元学习
- 01 异常检测要解决的问题与数据集介绍
- 02 基本思想与流程分析
- 03 预测与常见问题
- 04 Meta-Learn要解决的问题
- 05 学习能力与参数定义
- 06 如何找到合适的初始化参数
- 07 MAML算法流程解读
- 06 视频异常检测CVPR2021论文及其源码解读
- 01 论文概述与环境配置
- 02 数据集配置与读取
- 03 模型编码与解码结构
- 04 注意力机制模块打造
- 05 损失函数的目的
- 06 特征图生成
- 07 MetaLearn与输出
- 07 基础补充-Resnet模型及其应用实例
- 01 医学疾病数据集介绍
- 02 Resnet网络架构原理分析
- 03 dataloader加载数据集
- 04 Resnet网络前向传播
- 05 残差网络的shortcut操作
- 06 特征图升维与降采样操作
- 07 网络整体流程与训练演示