TorBT - Torrents and Magnet Links Search Engine
Latest Searches: time still turn the pages, virginity, porn, fearless, psp, 舔逼, centoxcento, child incest, julyjailbait, island

[OTUS] Компьютерное зрение (Части 1-4) (2020)

Magnet Download Download Torrent
File Name
Size
10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector.mp4
281 MB
1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/1.txt
136 B
1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/Dockerfile
1.2 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 MB
2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/CNN_Network_architectures.pdf
9.0 MB
2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/hw2.zip
289 kB
2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/Домашнее задание.txt
529 B
2.Эволюция сверточных сетей AlexNet-ResNetX/Эволюция сверточных сетей.mp4
130 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
1.1 MB
3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/dataset.ipynb
2.9 kB
3.Стандартные датасеты и модели в PyTorch на примере Fine-tuning/finetunning.ipynb
6.8 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
146 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 MB
6.Внимание в сверточных сетях. Аннотация/6.pdf
8.0 MB
6.Внимание в сверточных сетях. Аннотация/Внимание в сверточных сетях. Аннотация.mp4
114 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
1.0 MB
7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Object_detection_I___Classical_CV_slides.pdf
2.5 MB
7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Домашнее задание.txt
1.3 kB
7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Классические подходы к CV, работа с OpenCV - практика.mp4
150 MB
7.Классические подходы к CV, работа с OpenCV/Классические подходы к CV, работа с OpenCV.mp4
47 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
7.1 kB
8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN.mp4
210 MB
8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object_Detection_II___R_CNN__Fast_R_CNN__Faster_R_CNN_slides.pdf
3.2 MB
8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/Object_detection_II__R_CNN__Fast_R_CNN__Faster_R_CNN.pdf
1.7 MB
8.Object detection 1. RCNN, Fast RCNN, Faster RCNN/ссылки.txt
60 B
9.Landmarks/Landmarks.mp4
240 MB
9.Landmarks/Landmarks_1.pdf
4.9 MB
1.Компьютерное зрение - задачи, инструменты и программа курса/1.pdf
4.0 MB
10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object_detection_III___YOLO__YOLOv2__YOLO9000__YOLOv3.pdf
3.3 MB
10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Object_detection_III___YOLO__YOLOv2__YOLO9000__YOLOv3_slides.pdf
5.2 MB
10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/yolov3.ipynb
11 kB
10.Object detection 2. YOLO, Single-Shot Detector/Домашнее задание.txt
1.1 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
12 MB
11.Работаем с 3D сценами. PointNet/3d_and_neural_networks_cv.pptx
14 MB
11.Работаем с 3D сценами. PointNet/Домашнее задание.txt
1.3 kB
11.Работаем с 3D сценами. PointNet/Работаем с 3D сценами. PointNet.mp4
236 MB
11.Работаем с 3D сценами. PointNet/ссылки.txt
99 B
12.GANs, super-resolution, adversarial attack/12.pdf
8.5 MB
12.GANs, super-resolution, adversarial attack/GANs, super-resolution, adversarial attack.mp4
117 MB
12.GANs, super-resolution, adversarial attack/ссылки.txt
391 B
13.Сегментация 1. U-net/segmentation_tutorial.ipynb
6.3 MB
13.Сегментация 1. U-net/Segmentation_Unet.pdf
4.5 MB
13.Сегментация 1. U-net/Сегментация 1. U-net.mp4
150 MB
13.Сегментация 1. U-net/ссылки.txt
122 B
14.Сегментация 2. DeepLab/Segmentation_DeepLab_1.pdf
3.6 MB
14.Сегментация 2. DeepLab/Сегментация 2. DeepLab.mp4
230 MB
14.Сегментация 2. DeepLab/ссылки.txt
228 B
15.Работа с видео. Object tracking/OTUS_CV___Object_Tracking.pdf
2.7 MB
15.Работа с видео. Object tracking/Otus_CV_Object_Tracking_slides.pdf
4.5 MB
15.Работа с видео. Object tracking/Работа с видео. Object tracking.mp4
160 MB
15.Работа с видео. Object tracking/ссылки.txt
467 B
16.GANs 2 обзор состязательных архитектур/16-2.pdf
13 MB
16.GANs 2 обзор состязательных архитектур/16.pdf
13 MB
16.GANs 2 обзор состязательных архитектур/GANs 2 обзор состязательных архитектур.mp4
77 MB
17.TensorRT и инференс на сервере/beyond_training.ipynb
101 kB
17.TensorRT и инференс на сервере/beyond_training.py
25 kB
17.TensorRT и инференс на сервере/TensorRT и инференс на сервере.mp4
196 MB
17.TensorRT и инференс на сервере/ссылки.txt
1.3 kB
19.Консультация по проектам и домашним заданиям/Консультация по проектам и домашним заданиям.mp4
116 MB
19.Консультация по проектам и домашним заданиям/Шаблон презентации для защиты проекта.pptx
3.9 MB
20.Защита проектных работ/Защита проектных работ.mp4
109 MB