内容详情:19-4_基于dlib和ssd的追踪.mp4 19-3_深度学习检测框架加载.mp4 19-5_多进程目标追踪.mp4 19-6_效率提升对比.mp4 19-2_多目标追踪实战.mp4 19-1_目标追踪概述.mp4 7-6_模板匹配方法.mp4 7-3_轮廓检测方法.mp4 7-1_图像金字塔定义.mp4 7-7_匹配效果展示.mp4 7-5_轮廓特征与近似.mp4 7-2_金字塔制作方法.mp4 7-4_轮廓检测结果.mp4 14-1_任务整体流程.mp4 14-8_基于视频的车位检测.mp4 14-2_所需数据介绍.mp4 14-6_车位区域划分.mp4 14-7_识别模型构建.mp4 14-5_按列划分区域.mp4 14-3_图像数据预处理.mp4 14-4_车位直线检测.mp4 1-2_Python与Opencv的配置.mp4 1-1_课程简介.mp4 1-3_Notebook与IDE环境配置.mp4 10-6_文档扫描识别结果.mp4 10-5_tesseract-ocr安装配置.mp4 10-3_坐标变换计算.mp4 10-2_文档轮廓提取.mp4 10-4_透视变换结果.mp4 10-1_整体流程演示.mp4 9-3_模板处理方法.mp4 9-1_总体流程与方法讲解.mp4 9-5_模板匹配得出识别结果.mp4 9-2_环境配置与预处理.mp4 9-4_输入数据处理方法.mp4 17-2_Lucas-Kanade算法.mp4 17-3_推导求解.mp4 17-1_基本概念.mp4 17-4_光流估计实战.mp4 20-8_卷积操作流程.mp4 20-5_卷积参数共享.mp4 20-1_卷积网络的应用.mp4 20-3_卷积计算过程.mp4 20-7_卷积效果演示.mp4 20-2_卷积层解释.mp4 20-4_padding与stride.mp4 20-6_...等。
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