[深度学习] Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.Starter.Bundle.2017.9.pdf

说明： Deep.Learning.for.Computer.Vision.with.Python.Starter.Bundle.2017.9.pdf+配套代码
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[深度学习] 人脸检测数据集-FDDB-originalPics

说明： 自然无限制各种场景下的多脸人脸检测，包含从Wild 数据集中的Faces获取的一组2845个图像中的5171个人脸的标注。
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[深度学习] 人脸检测数据集-trainning-data-faces

说明： kaggle2018年的已标注人脸检测数据集，文件内包括标签文件label_train.txt和图片数据文件db_train.raw。
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[深度学习] 人脸表情识别数据集-emotion_faces-data-new

说明： kaggle2018年的人脸表情识别数据集，来自实验室环境下采集的7864张人脸彩色图，每人采集了20张不同表情。
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[深度学习] 人脸表情识别数据集-yale-face-database

说明： kaggle2018年耶鲁大学公开的人脸表情识别数据集，该数据集包含15个受试者的165个GIF图像（subject01，subject02等）。每个主题有11个图像，一个用于以下每个面部表情或配置：中心光，带眼镜，快乐，左光，没有眼镜，正常，右光，悲伤，困，惊讶，和眨眼。
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[深度学习] 人脸表情识别数据集-GENKI-R2009a

说明： GENKI 数据集于 2009 年由加利福尼亚大学的机器概念实验室收集发布。收集自网络人脸图，包含7172位 11159 张图像，分为 “笑” 和 “不笑” 两种，每个图片的人脸的尺度大小，姿势，光照变化，头的转动等都不一样，专门用于做笑脸识别。
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[深度学习] 人脸表情识别数据集-CMU_PIE_Face-PIE和POSE子集

说明： CMU Multi-PIE人脸数据库包含超过750,000张337人的图像，这些图像在五个月内最多可​​记录四次。受试者在15个视点和19个照明条件下成像，同时显示一系列面部表情。此外，还获得了高分辨率正面图像。总的来说，数据库包含超过305GB的面部数据。 资源包括PIE照明子集（1154张人脸灰度图，32*32）和三个Pose05、Pose07、Pose09子集（分别包括3332张、1629张、859张人脸灰度图，64*64）。
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[深度学习] 零基础深度学习

说明： Deep Learning训练过程、CNN卷积神经网络推导和实现、CNN反向求导及练习、CNN卷积神经网络深度解析、CNN卷积神经网络文字识别系统
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[深度学习] 人脸属性识别数据集-WFLW_images

说明： 人脸多种属性、关键点标注数据集，包含了10000张脸，其中7500用于训练，2500张用于测试，共98个关键点。除了关键点之外，还有遮挡，姿态，妆容，光照， 模糊和表情等多种属性信息的标注。
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[深度学习] 人脸性别识别数据集-genderdetectionface

说明： kaggle2018年的已标注人脸性别识别数据集，数据收集自网络欧美名人的人脸彩色图片，包括训练集（女/男性800张）、验证集（女/男性170张）、测试集（女/男性170张），其中有不同光照、戴眼镜、头部部分等不同因素。
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[深度学习] shape_predictor_68_face_landmarks.dat人脸特征提取68个点ZIP压缩

说明： shape_predictor_68_face_landmarks.dat人脸特征提取68个点，ZIP压缩
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[深度学习] Exploring Randomly Wired Neural Networks for Image Recognition

说明： FAIR何恺明团队近日发表神经结构搜索NAS方面的最新力作，通过随机连接的神经网络，探索了更多样化的连接模式，所提出的RandWire网络ImageNet基准测试中获得了有竞争力的准确度。
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