[深度学习] RCNN，FastRCNN，FasterRCNN论文

说明： RCNN，FastRCNN和FasterRCNN论文原文，介绍了经典的双阶段目标检测算法RCNN及其改进，属于深度学习必读论文
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[深度学习] 基于TensorFlow的lstm模型

说明： 基于TensorFlow的lstm模型，多维时序数据预测，可自行修改网络参数。
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[深度学习] 深度学习做回归预测的文章合集

说明： 里面包含很多篇神经网络做回归预测的参考文献，参考价值相当大，喜欢的可以下载参考一下
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[深度学习] opencv实现ViBe算法source code

说明： 基于opencv实现的ViBe算法是由Olivier Barnich 和 Marc Van Droogenbroeck在2011年提出的一种背景建模方法。该算法采用邻域像素来创建背景模型，通过比对背景模型和当前输入像素值来检测前景
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[深度学习] resnet50二分类

说明： resnet50二分类/recall_precision评价 包括数据读取，处理等函数
<qq_37163993> 上传 | 大小：8kb

[深度学习] 极限学习机源码

说明： 极限学习机的matlab代码，跑了许多次，表示可以用，之前输出是一维，现在改成了四维。
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[深度学习] 目标检测源代码

说明： 该文件为目标检测源代码以及训练好的模型，tensorflow实现，可以直接运行，也可以在自己需要的基础上进行二次训练
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[深度学习] 使用的配置

说明： 可用于搭建人脸识别项目
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[深度学习] tensorflow深度学习学习笔记pdf+代码（全）北京大学视频课程

说明： tensorflow深度学习学习笔记pdf+代码（全）北京大学视频课程
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[深度学习] 人脸识别应用

说明： 专注与人脸识别，可用于账户的登录与注册。也可以 用于实际开发。
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[深度学习] CRF++_v0.58

说明： crf_learn需要的训练数据是有标注的，如果是分词，就对一个词中的每一个字进行标注，标注值为每个字在词中的位置，4tag标注的话，标注集合为Y={S,B,M,E}，S表示单字为词，B表示词的首字，M表示词的中间字，E表示词的结尾字。同时，同一个词字与标注之间用’\t’分隔，字与字之间通过’\n’分隔。句子与句子之间通过一行空白行分隔。
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[深度学习] Tensorflow与python3.7适配版本

说明： tensorflow与python3.7匹配的最新库，更新了python3.7以后可以自行下载，或者去国外python的扩展包下载界面自行下载。
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