吴勤明
教育及科研机构管理者

擅长领域:计算机视觉

讲师介绍:从事IT领域8年,精通计算机视觉。

计算机视觉:

【CVPR2018】A Face-to-Face Neural Conversation Mode

【CVPR2018】A Face-to-Face Neural Conversation Model面对面神经对话模型>
共9课时(已更新9课时)| ¥50.00| 66人学习过开始学习
深度学习:

【CVPR2018】A Deeper Look at Power Normalizations

【CVPR2018】A Deeper Look at Power Normalizations 更深入地研究功率归一化>
共13课时(已更新13课时)| ¥50.00| 113人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Constrained Deep Neural Network for O

【CVPR2018】A Constrained Deep Neural Network for Ordinal Regression一种用于有序回归的约束深神经网络>
共11课时(已更新11课时)| ¥50.00| 94人学习过开始学习
深度学习:

【CVPR2018】A Common Framework for Interactive Text

【CVPR2018】A Common Framework for Interactive Texture Transfer   交互式纹理迁移的通用框架

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共11课时(已更新11课时)| ¥50.00| 66人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Closer Look at Spatiotemporal Convolu

【CVPR2018】A Closer Look at Spatiotemporal Convolutions for Action Recognition
动作识别时空卷积的进一步研究
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共13课时(已更新13课时)| ¥50.00| 142人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Certifiably Globally Optimal Solution

【CVPR2018】A Certifiably Globally Optimal Solution to the Non-Minimal Relative Pose Problem
非最小相对位姿问题的一个可证明的全局最优解
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共10课时(已更新10课时)| ¥50.00| 83人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Causal And-Or Graph Model for Visibil

【CVPR2018】A Causal And-Or Graph Model for Visibility Fluent Reasoning in Tracking Interacting Objects
一种因果图模型,用于跟踪交互对象的可见性流利推理
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共10课时(已更新10课时)| ¥50.00| 81人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Biresolution Spectral framework for P

【CVPR2018】A Biresolution Spectral framework for Product Quantization 乘积量化的双解谱框架
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共8课时(已更新8课时)| ¥50.00| 66人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】A Bi-directional Message Passing Model

【CVPR2018】A Bi-directional Message Passing Model for Salient Object Detection 一种用于显著性目标检测的双向消息传递模型
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共12课时(已更新12课时)| ¥50.00| 86人学习过开始学习
计算机视觉:

【CVPR2018】4DFAB A Large Scale 4D Database for Fac

【CVPR2018】4DFAB A Large Scale 4D Database for Facial Expression Analysis and Biometric
4DFAB:用于面部表情分析和生物识别应用的大型4D数据库
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共16课时(已更新16课时)| ¥50.00| 103人学习过开始学习
每页显示 共20条数据 1 2

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