深度学习框架Caffe视频教程(配套课件与源代码)

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2018-12-02 12:08:08
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视频选集
(1/29)
课时01.Caffe介绍和安装Caffe
13:57
课时02.caffe初体验01
12:05
课时03.caffe初体验02
15:03
课时04.Caffe的Layer,Net,Solver概念--mnist例子
14:28
课时05.DummyData.Layer和notMnist数据使用
09:43
课时06.ImageDataLayer-01-模型收敛作业
06:52
课时07.ImageDataLayer-02-作业讲解
09:27
课时08.ImageDataLayer-03-进阶使用
13:43
课时09.MemoryDataLayer-01-正弦数据产生及作业
14:20
课时10.MemoryDataLayer-02-作业解答
08:36
课时11.HDF5DataLayer-01-正弦数据
08:25
课时12.HDF5DataLayer-02-多标签数据
10:41
课时13.HDF5-03-VOC2012数据集使用与作业
11:44
课时14.LMDB-01-单label数据
09:05
课时15.LMDB-02-多label数据
08:52
课时16.第二章数据转换作业
10:42
课时17.solver程序生成和cifar10数据使用
12:57
课时18.卷积和池化层-01-计算输出size
15:43
课时19.卷积和池化层-02-Lenet
13:38
课时20.Alexnet,.LRN,.DropOut讲解
19:39
课时21.CaffeNet和Alexnet区别,.GTX1070的性能Demo
18:59
课时22.理解迁移学习和FineTune,DogvsCat作业
16:44
课时23.2013年ZFNet和NIN简单介绍
13:29
课时24.2014年VGG和GoogleNet简单介绍
12:01
课时25.2015年BatchNorm介绍
11:06
课时26.2015年ResNet介绍
14:45
课时27.2016年Inceptionv4介绍
19:15
课时28.caffe封装的分类器
13:34
课时29.其他tools
11:58
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