9_8-DEMO应用演示_ev.mp4 62.8MB

99_3-特征提取以及BEV空间初始化_ev.mp4 31.5MB

97_1-环境配置方法解读_ev.mp4 31.7MB

98_2-数据集下载与配置方法_ev.mp4 37.7MB

96_10-整体架构总结_ev.mp4 35.6MB

94_8-论文知识点分析_ev.mp4 33.9MB

95_9-核心模块论文分析_ev.mp4 38.4MB

93_7-时间模块与拓展补充_ev.mp4 19.6MB

91_5-DeformableAttention回顾_ev.mp4 27.4MB

90_4-BEV汇总特征方法实例解读_ev.mp4 24.5MB

92_6-空间注意力模块解读_ev.mp4 22.4MB

8_7-应用场景CODEX分析_ev.mp4 27.1MB

88_2-BEV中的3D与4D分析_ev.mp4 16.6MB

87_1-BEV要解决的问题通俗解读_ev.mp4 24.4MB

89_3-特征融合过程中可能遇到的问题_ev.mp4 15.7MB

85_2-网络结构搭建细节解读_ev.mp4 34.8MB

86_3-源码实现流程总结_ev.mp4 32.7MB

84_1-mmselfup源码实现解读_ev.mp4 30.2MB

82_4-框架实现细节流程分析_ev.mp4 15.3MB

83_5-论文细节模块实现解读_ev.mp4 60.3MB

81_3-整体网络架构图分析_ev.mp4 32.7MB

7_6-GPT3的提示与生成方法_ev.mp4 53.6MB

80_2-自监督任务中两大核心任务分析_ev.mp4 36.9MB

79_1-BEITV2版本论文出发点解读_ev.mp4 30.5MB

78_5-任务总结分析_ev.mp4 59.9MB

76_3-建模流程分析与效果展示_ev.mp4 49.1MB

77_4-codebook模块的作用_ev.mp4 39.9MB

75_2-任务训练目标分析_ev.mp4 33.8MB

73_4-下游任务应用概述_ev.mp4 24.1MB

71_2-正负样本构建方法_ev.mp4 20.3MB

74_1-视觉自监督任务分析_ev.mp4 32.6MB

6_5-采样策略与多样性_ev.mp4 20.2MB

72_3-Simclr框架流程分析_ev.mp4 25.1MB

69_5-源码实现流程总结_ev.mp4 38.2MB

70_1-对比学习要解决的问题分析_ev.mp4 25.0MB

67_3-源码公式对应论文分析_ev.mp4 34.0MB

68_4-Decoder模块实现细节解读_ev.mp4 31.6MB

66_2-源码实现细节分析_ev.mp4 29.9MB

64_4-各模块实现细节讲解_ev.mp4 51.6MB

65_1-项目整体流程分析_ev.mp4 37.5MB

63_3-算法核心流程解读_ev.mp4 38.3MB

62_2-不同模块对比分析_ev.mp4 23.4MB

61_1-论文基本思想与核心模块分析_ev.mp4 30.3MB

60_10-基本建模训练效果_ev.mp4 52.4MB

5_4-GPT第二代版本训练策略_ev.mp4 20.6MB

59_9-案例流程分析_ev.mp4 34.7MB

58_8-论文流程图解读_ev.mp4 28.9MB

57_7-细节实现总结_ev.mp4 36.3MB

56_6-公式推导结果分析_ev.mp4 32.0MB

55_5-算法实现细节推导_ev.mp4 28.8MB

54_4-分布相关计算操作_ev.mp4 29.5MB

53_3-公式原理推导解读_ev.mp4 34.7MB

52_2-要完成的任务分析_ev.mp4 41.5MB

51_1-扩散模型概述与GAN遇到的问题_ev.mp4 29.6MB

50_5-VQA任务总结_ev.mp4 29.4MB

48_3-实现流程路线图_ev.mp4 42.8MB

46_1-视觉QA要解决的问题_ev.mp4 33.6MB

4_3-GPT初代版本要解决的问题_ev.mp4 22.4MB

45_9-总结分析_ev.mp4 41.6MB

47_2-论文概述分析_ev.mp4 43.5MB