[OTUS] Компьютерное зрение (Часть 1-3) (2020)

📄

1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/1.pdf

4 MB

📄

1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/1.txt

136 B

📄

1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/Dockerfile

1.17 KB

📄

1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/Домашнее задание.txt

514 B

🎬

1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/Компьютерное зрение.mp4

116.29 MB

📄

2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/CNN_Network_architectures.pdf

8.97 MB

📦

2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/hw2.zip

288.87 KB

📄

2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/Домашнее задание.txt

529 B

🎬

2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/Эволюция сверточных сетей.mp4

129.65 MB

📄

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/1.txt

117 B

📄

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/3.pdf

1.06 MB

📄

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/dataset.ipynb

2.93 KB

📄

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/finetunning.ipynb

6.83 KB

📄

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/Домашнее задание.txt

718 B

🎬

3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/Стандартные датасеты и модели в PyTorch.mp4

145.89 MB

📄

4.Стандартные датасеты и модели в TensorFlow на примере подхода Transfer Learning/1.txt

232 B

📄

4.Стандартные датасеты и модели в TensorFlow на примере подхода Transfer Learning/Домашнее задание.txt

559 B

🎬

4.Стандартные датасеты и модели в TensorFlow на примере подхода Transfer Learning/Стандартные датасеты и модели в TensorFlow.mp4

220 MB

📄

5.Подготовка и аугментация данных/Домашнее задание.txt

617 B

🎬

5.Подготовка и аугментация данных/Подготовка и аугментация данных.mp4

246.49 MB

📄

6.Внимание в сверточных сетях. Аннотация/6.pdf

8.02 MB

🎬

6.Внимание в сверточных сетях. Аннотация/Внимание в сверточных сетях. Аннотация.mp4

114.42 MB

📄

6.Внимание в сверточных сетях. Аннотация/ссылки.txt

669 B

📄

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/cascade_classifier.ipynb

3.6 KB

📄

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Object_detection_I___Classical_CV.pdf

1.04 MB

📄

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Object_detection_I___Classical_CV_slides.pdf

2.49 MB

📄

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Домашнее задание.txt

1.32 KB

🎬

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Классические подходы к CV, работа с OpenCV - практика.mp4

150.44 MB

🎬

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Классические подходы к CV, работа с OpenCV.mp4

46.93 MB

📄

7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/ссылки.txt

257 B

📄

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/coco_names.txt

624 B

📄

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/detectron_rcnn.ipynb

7.09 KB

🎬

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN.mp4

210.36 MB

📄

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object_Detection_II___R_CNN__Fast_R_CNN__Faster_R_CNN_slides.pdf

3.17 MB

📄

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object_detection_II__R_CNN__Fast_R_CNN__Faster_R_CNN.pdf

1.72 MB

📄

8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/ссылки.txt

60 B

🎬

9.Landmarks/Landmarks.mp4

239.95 MB

📄

9.Landmarks/Landmarks_1.pdf

4.93 MB

🎬

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector.mp4

281.36 MB

📄

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object_detection_III___YOLO__YOLOv2__YOLO9000__YOLOv3.pdf

3.32 MB

📄

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object_detection_III___YOLO__YOLOv2__YOLO9000__YOLOv3_slides.pdf

5.17 MB

📄

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/yolov3.ipynb

11.27 KB

📄

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Домашнее задание.txt

1.06 KB

📄

10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/ссылки.txt

210 B

📄

11.Работаем с 3D сценами. PointNet/3d_and_neural_networks_cv.pdf

11.99 MB

📄

11.Работаем с 3D сценами. PointNet/3d_and_neural_networks_cv.pptx

13.48 MB

📄

11.Работаем с 3D сценами. PointNet/Домашнее задание.txt

1.35 KB

🎬

11.Работаем с 3D сценами. PointNet/Работаем с 3D сценами. PointNet.mp4

236.01 MB

📄

11.Работаем с 3D сценами. PointNet/ссылки.txt

99 B

📄

12.GANs, super-resolution, adversarial attack/12.pdf

8.46 MB

🎬

12.GANs, super-resolution, adversarial attack/GANs, super-resolution, adversarial attack.mp4

116.7 MB

📄

12.GANs, super-resolution, adversarial attack/ссылки.txt

391 B

📄

13.Сегментация 1. U-net/segmentation_tutorial.ipynb

6.26 MB

📄

13.Сегментация 1. U-net/Segmentation_Unet.pdf

4.49 MB

🎬

13.Сегментация 1. U-net/Сегментация 1. U-net.mp4

150.33 MB

📄

13.Сегментация 1. U-net/ссылки.txt

122 B

Resource Detail

Disclaimer