【加密】JM114 – 深度学习-3D点云实战系列 [7.9G]

【加密】JM114 – 深度学习-3D点云实战系列 [7.9G]
┣━━01.视频 [3.4G]
┃ ┣━━01-3D点云应用领域分析 [780.8M]
┃ ┃ ┣━━01.课程介绍.abc [24.9M]
┃ ┃ ┣━━02.点云数据概述.abc [117.3M]
┃ ┃ ┣━━03.点云应用领域与发展分析.abc [323.7M]
┃ ┃ ┣━━04.点云分割任务.abc [116.8M]
┃ ┃ ┣━━05.点云补全任务.abc [29.8M]
┃ ┃ ┣━━06.点云检测与配准任务.abc [143.5M]
┃ ┃ ┣━━07.点云数据特征提取概述与预.abc [24.8M]
┃ ┃ ┗━━08-是资料见00资料文件夹.txt [0B]
┃ ┣━━02-3D点云PointNet算法 [169.6M]
┃ ┃ ┣━━09.3D数据应用领域与点云介绍.abc [40.6M]
┃ ┃ ┣━━10.点云数据可视化展示.abc [33.6M]
┃ ┃ ┣━━11.点云数据特性和及要解决的问题.abc [37.5M]
┃ ┃ ┣━━12.PointNet算法出发点解读.abc [20.6M]
┃ ┃ ┗━━13.PointNet算法网络架构解读.abc [37.3M]
┃ ┣━━03-PointNet++算法解读 [148.8M]
┃ ┃ ┣━━14.PointNet升级版算法要解决的问题.abc [25.6M]
┃ ┃ ┣━━15.最远点采样方法.abc [23.6M]
┃ ┃ ┣━━16.分组Group方法原理解读.abc [37.9M]
┃ ┃ ┣━━17.整体流程概述分析.abc [20M]
┃ ┃ ┣━━18.分类与分割问题解决方案.abc [25.6M]
┃ ┃ ┗━━19.遇到的问题及改进方法分析.abc [16.1M]
┃ ┣━━04-Pointnet++项目实战 [482.9M]
┃ ┃ ┣━━20.项目文件概述.abc [33.9M]
┃ ┃ ┣━━21.数据读取模块配置.abc [45.2M]
┃ ┃ ┣━━22.DEBUG解读网络模型架.abc [25.8M]
┃ ┃ ┣━━23.最远点采样介绍.abc [20.9M]
┃ ┃ ┣━━24.采样得到中心点.abc [33.9M]
┃ ┃ ┣━━25.组区域划分方法.abc [29.1M]
┃ ┃ ┣━━26实现group操作得到各中心簇.abc [41.5M]
┃ ┃ ┣━━27.特征提取模块整体流程.abc [48.6M]
┃ ┃ ┣━━28.预测结果输出模块.abc [47.9M]
┃ ┃ ┣━━29.分类任务总结.abc [23.8M]
┃ ┃ ┣━━30.分割任务数据与配置概述.abc [45.1M]
┃ ┃ ┣━━31.分割需要解决的任务概述.abc [38.4M]
┃ ┃ ┗━━32.上采样完成分割任务.abc [48.9M]
┃ ┣━━05-点云补全PF-Net论文解读 [168.3M]
┃ ┃ ┣━━33.点云补全要解决的问题.abc [21.6M]
┃ ┃ ┣━━34.基本解决方案概述.abc [20.2M]
┃ ┃ ┣━━35.整体网络概述.abc [26M]
┃ ┃ ┣━━36.网络计算流程.abc [31.9M]
┃ ┃ ┗━━37.输入与计算结果.abc [68.5M]
┃ ┣━━06-点云补全实战解读 [302.6M]
┃ ┃ ┣━━38.数据与项目配置解读.abc [48.7M]
┃ ┃ ┣━━39.待补全数据准备方法.abc [31.6M]
┃ ┃ ┣━━40.整体框架概述.abc [54.6M]
┃ ┃ ┣━━41.MRE特征提取模块.abc [42.5M]
┃ ┃ ┣━━42.分层预测输出模块.abc [34M]
┃ ┃ ┣━━43.补全点云数据.abc [39.7M]
┃ ┃ ┗━━44.判别模块.abc [51.4M]
┃ ┣━━07-点云配准及其案例实战 [262.1M]
┃ ┃ ┣━━45.点云配准任务概述.abc [20.6M]
┃ ┃ ┣━━46.配准要完成的目标解读.abc [19.7M]
┃ ┃ ┣━━47.训练数据构建.abc [24.8M]
┃ ┃ ┣━━48.任务基本流程.abc [18.1M]
┃ ┃ ┣━━49.数据源配置方法.abc [47.4M]
┃ ┃ ┣━━50.参数计算模块解读.abc [24.9M]
┃ ┃ ┣━━51.基于模型预测输出参数.abc [26.6M]
┃ ┃ ┣━━52.特征构建方法分析.abc [40.4M]
┃ ┃ ┗━━53.任务总结.abc [39.7M]
┃ ┣━━08-基础补充-PyTorch框架基本处理操作 [284.5M]
┃ ┃ ┣━━54.PyTorch框架发展趋势简介.abc [27.5M]
┃ ┃ ┣━━55.框架安装方法（CPU与GPU版本）.abc [21.3M]
┃ ┃ ┣━━56.PyTorch基本操作简介.abc [31.1M]
┃ ┃ ┣━━57.自动求导机制.abc [41.3M]
┃ ┃ ┣━━58.线性回归DEMO-数据与参数配置.abc [26.7M]
┃ ┃ ┣━━59.线性回归DEMO-训练回归模型.abc [46M]
┃ ┃ ┣━━60.常见tensor格式.abc [24.7M]
┃ ┃ ┗━━61.Hub模块简介.abc [65.9M]
┃ ┣━━09-基础补充-PyTorch框架必备核心模块解读 [688.5M]
┃ ┃ ┣━━62.卷积网络参数定义.abc [27.8M]
┃ ┃ ┣━━63.网络流程解读.abc [41.5M]
┃ ┃ ┣━━64.Vision模块功能解读.abc [27.7M]
┃ ┃ ┣━━65.分类任务数据集定义与配置.abc [33.4M]
┃ ┃ ┣━━66.图像增强的作用.abc [17.5M]
┃ ┃ ┣━━67.数据预处理与数据增强模块.abc [40.1M]
┃ ┃ ┣━━68.Batch数据制作.abc [47.9M]
┃ ┃ ┣━━69.迁移学习的目标.abc [14.8M]
┃ ┃ ┣━━70.迁移学习策略.abc [19.2M]
┃ ┃ ┣━━71.加载训练好的网络模型.abc [61.4M]
┃ ┃ ┣━━72.优化器模块配置.abc [29M]
┃ ┃ ┣━━73.实现训练模块.abc [36.5M]
┃ ┃ ┣━━74.训练结果与模型保存.abc [51.5M]
┃ ┃ ┣━━75.加载模型对测试数据进行预测.abc [65.1M]
┃ ┃ ┣━━76.额外补充-Resnet论文解读.abc [152.2M]
┃ ┃ ┗━━77.额外补充-Resnet网络架构解读.abc [22.9M]
┃ ┗━━10-基础补充-对抗生成网络架构原理与实战解析 [164.2M]
┃ ┣━━78.对抗生成网络通俗解释.abc [24.4M]
┃ ┣━━79.GAN网络组成.abc [13.4M]
┃ ┣━━80.损失函数解释说明.abc [46.1M]
┃ ┣━━81.数据读取模块.abc [31.9M]
┃ ┗━━82.生成与判别网络定义.abc [48.4M]
┣━━00.资料.zip [4.5G]
┗━━加密播放器下载地址.txt [105B]

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