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  1. Android应用源码PC端动态演示手机摄像头图像

  2. 本站之前分享过一个PC端动态演示手机屏幕的源码，点击PC项目分类目录就可以找到，本项目是一套PC端动态演示手机摄像头图像的源码，在电脑上先运行服务端，手机需要和电脑在一个网络中，打开安卓端以后会要求配置一个ip地址，把PC的IP地址填入手机，点击登录以后服务端控制台会循环打印连接成功，并且弹出一个窗口用来演示手机传过来的图像每秒可以显示20-30帧图像。可以截屏图片并保存为本地文件，本项目包括java服务端源码和安卓客户端源码通过Socket进行通信。我用模拟器测试的，模拟器录像有点问题，需要的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-29
    • 文件大小：278kb
    • 提供者：weixin_39841856

  1. viola-age:使用Viola年龄分类库，您可以找到给定面Kong位图图像的年龄范围-源码

  2. 中提琴时代 使用Viola年龄分类库，您可以找到给定面Kong位图图像的年龄范围。 入门 演示应用 下载示例应用程序 兼容性 最低Android SDK ：Viola 1.0.0要求的最低API级别为21。 安装 从下载最新的或通过抓取 Gradle： dependencies { implementation ' com.darwin.viola:age:1.0.0 ' } 或Maven： com.darwin.viola age 1.0.0 pom 用法 Kotl

  3. 所属分类：其它

  1. ML-Projects:深度学习，计算机视觉，NLP项目的仓库-源码

  2. 欢迎来到ML-Projects 目标：构建出色的深度学习，计算机视觉，NLP应用程序/教程，同时保持代码的可读性。 图像处理 ：要模糊，添加/删除噪点，锐化图像。 ：梯度算子，高斯的拉普拉斯算子，Canny边缘检测。 ：Harris，Shi-Tomasi，FAST拐角检测。 ：使用ORB检测关键点和描述符，然后与其他图像匹配。 ：高斯，拉普拉斯金字塔和图像重建。 ：小演示。 ：查找特定对象的流。 ：查找全局运动，过程是跟踪所有像素以估计运动。 ：使BOVW功能可以训练图像分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42169245

  1. tfjs-workshop-源码

  2. tfjs-车间 包含材料。 演示幻灯片在： $ git clone gitgithub.com:Machine-Learning-Tokyo/tfjs-workshop.git 先决条件 要安装nodejs，建议使用 。 网路 网页js 它们是使用进行图像分类的简单应用， 是用于图像分类的轻量级模型。 步骤1.使用初始模型运行演示应用程序 Web应用程序使用MobileNet演示图像分类。 该应用程序对给定图像进行了分类。 初始模型将从下载， 是用于发布预训练的深度学习模型的注册表。 $

  3. 所属分类：其它

  1. BIOF399-Final-project:BIOF 399深度学习用于医疗保健图像分析最终项目-源码

  2. BIOF399-最终项目 BIOF 399深度学习用于医疗保健图像分析最终项目请上传并提交大纲，以供您进行最终的项目演示。 确保包括标题，目标，应用程序和预期结果。 将MRI数据分类为痴呆或非痴呆 该项目的目标是使用DL / TF建立一个模型，该模型可以将MRI数据准确分类为痴呆症或非痴呆症。 数据来自影像研究开放获取系列（OASIS）网站。 我正在使用OASIS-2数据，该数据由150名年龄在60至96岁之间的受试者的纵向收集组成。每个受试者在两次或两次以上就诊时进行了扫描，至少间隔了一年，总

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    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：weixin_42122878

  1. RBF-Softmax-源码

  2. RBF软件 是一种简单但有效的深度神经网络图像分类损失函数。 用编写并从修改过的RBF-Softmax项目。 在RBF-Softmax中，对数由RBF内核计算，然后由超参数缩放。 因此，此处将最后一个FC中的权重视为类原型。 RBF-Softmax管道 MNIST玩具演示可视化的RBF-Softmax和其他损失。 RBF软件 gif后面是在MNIST上训练的RBF-Softmax的2D特征可视化。 随着训练的进行，内部阶级的距离越来越小。 功能可见。 介绍 培训和测试RBF-Sof

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  1. Saudi-Riyal-Image-Recognition:卷积神经网络的沙特里亚尔图像识别-源码

  2. 沙特里亚尔图像识别 演示版 概述 这是一个简单的图像分类Flask应用程序，在Keras API的顶部进行了培训。 经训练的模型（ cnnModel.h5 ）拍摄图像（沙特阿拉伯里亚尔）作为输入，并从1，5，10，20，50，100，200，500面额预测类的图像。 动机 当我浏览一些研究论文时，对货币图像进行分类的想法震惊了我。 我找不到与之相关的任何相关研究论文（当然还有数据集！）。 这导致我收集了沙特阿拉伯里亚尔的图像，并使用惊人的工具来训练深度学习模型。 技术方面 该项目分为三个部分：

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    • 发布日期：2021-03-14
    • 文件大小：470kb
    • 提供者：weixin_42172972

  1. android-demo-app:PyTorch android在应用程序中的用法示例-源码

  2. PyTorch Android示例 在强大的平台上构建的Android演示应用程序列表。 你好，世界 是一个简单的图像分类应用程序，演示了如何使用PyTorch Android API。 PyTorch演示应用 是一款功能完善的应用程序，其中包含两个展示柜。 相机应用程序运行量化模型以实时对图像进行分类。 还有一个基于文本的应用程序，该应用程序使用文本分类模型从输入文本中预测主题。 D2go 演示了一个Python脚本，该脚本创建了更轻，更快的Facebook 模型，该模型由PyTorch 1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：116mb
    • 提供者：weixin_42150360

  1. imageclassification:深度学习-源码

  2. Keras的实用图像分类： 你好科拉布 影像分类 预训练的特征化 转移学习 基于特征的图像搜索 01 HelloColab.ipynb 基本的Colab演示 02 ImageClassification.ipynb 在这段代码中，我们将实现一个基本的图像分类器： 加载数据集（MNIST手写数字） 设计深度学习模型并检查其可学习的参数 在训练数据上训练模型并检查学习曲线 根据从未见过的测试数据评估经过训练的模型 保存模型以备后用 加载并使用模型 03 PretrainedFeatureV

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  1. Andromeda:UniHack 2021-源码

  2. 仙女座UniHack 2021 :light_bulb: 想法：使用高空伪卫星图像和机器学习算法来检测海洋塑料污染 倒数 UNIHACK 3月5日至3月7日 使用PyTorch对CNN进行图像分类 文献和研究海洋塑料污染 现场演示硬件 在相机上测试图像分类器 CubeSat CAD 存储cubesat机柜的STL文件 :satellite:

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    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：542kb
    • 提供者：weixin_42139252

  1. application-源码

  2. 欢迎与目标 欢迎来到我在Github上的存储库，再次感谢您考虑我。 该资料库旨在为您提供我的技能概述，尤其是在处理各种数据（例如非结构化和结构化数据），应用定量技术（例如ML / DL /应用数学，统计学和概率）的舒适性方面，以及数据素养水平（例如思考过程/假设制定）。 注意：此存储库是为作业应用程序设计的。 快速开始： 此存储库中提供4个笔记本，每个演示文稿都是一个独立的小项目，其特定目标可以共享。 ： 通过CNN进行Cifar-10图像分类 通过LSTM（超参数调整）进行IMDB情感分

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  1. DogBreed分类-源码

  2. 狗的品种分类 描述 该项目可以对120个不同的犬种进行分类。 我将转移学习用于图像分类和来自Tensorhub的预训练模型-mobilenetv2 使用Streamlit将模型部署到Web 演示版 执照

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    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：92mb
    • 提供者：weixin_42134769

  1. DSC卷积神经网络代码沿着ONL01-DTSC-PT-052620-源码

  2. 卷积神经网络-Codealong 介绍 在此代码中，我们将重新研究以前的圣诞老人图像分类示例。 为此，我们将审查从嵌套目录结构中加载数据集并构建基线模型。 从那里，我们将构建一个CNN并演示其在图像识别任务上的改进性能。 建议您运行单元格，以便进一步探索变量并调查代码片段本身。 但是，请注意，某些细胞（尤其是稍后训练的细胞）可能需要几分钟才能运行。 （在Macbook pro上，整个笔记本电脑大约需要15分钟才能运行。） 目标 你将能够： 使用图像数据生成器从分层文件结构加载图像 解释为什么训

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    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：344mb
    • 提供者：weixin_42097533

  1. 峰会演示-源码

  2. 瑞安的工作室 开始研讨会之前的先决条件 1-兑换您的Github学生包 2-为学生注册Azure 3-通过Microsoft Learn掌握认知服务 使用Azure认知服务进行图像分类 是的常见应用。 经典的用例包括训练计算机以识别猫的图像，或者，如果您是电视节目“粉丝，则是热狗图像。 在现实生活中，图像分类可用于多种目的，从分析成人内容图像到识别制造过程中产生的缺陷零件。 最近，它被用于识别大型水域中的物体（例如船只和救生衣）并识别潜在的紧急情况，以便在不等待人工干预的情况下通知救援队。 图

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    • 发布日期：2021-02-28
    • 文件大小：15kb
    • 提供者：weixin_42128676

  1. 课堂教学：使用卷积神经网络通过图像分类演示将人工智能引入新生-源码

  2. 手写数字识别 版权所有2020 The MathWorks，Inc. 介绍 该示例代码已与金泽理工大学合作使用卷积神经网络对图像分类进行了开发。 使用使用App Designer构建的原始可视化应用程序，学生可以在学习和体验实用技术的同时，可视化神经网络的训练过程，以使用自己的手写字母来提高其准确性。 工作流程 步骤1：准备资料 步骤1-1 [讲师]打印工作表（template.pdf）并将其提供给每个学生。 [学生]如下在打印的工作表上写0-9位数字。 步骤1-2 [讲师]扫描每个学生

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  1. 图像分类演示-源码

  2. 图像分类演示 这是一个演示项目，目的是证明使用Apple的框架向应用程序添加基本机器学习是简单而有趣的。 由于它是作为概念证明而编写的，因此请注意在几个晚上可能会出现一些错误。 请给我DM或创建请求请求。 入门 只需克隆存储库并通过Xcode打开即可。 可用性 iOS 13.0+ macOS 10.15+ Mac Catalyst 13.0+ 先决条件 项目使用 。 为了获取图像，您需要一个客户端ID（在Unsplash信息中心中称为Access Key ）。 只需将此密钥作为环境变量作为CLI

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  1. learning_turi_create--电影推荐系统：推荐系统推荐系统允许您向用户提供个性化推荐。 使用此工具包，您可以基于过去的交互数据创建模型，并使用该模型提出建议-源码

  2. 学习图里创作 Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。 您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加建议，对象检测，图像分类，图像相似度或活动分类。 推荐系统 推荐系统允许您向用户提供个性化的推荐。 使用此工具包，您可以基于过去的交互数据创建模型，并使用该模型提出建议。 演示。 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├

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    • 发布日期：2021-02-18
    • 文件大小：51mb
    • 提供者：weixin_42128270

  1. PlantDetector：使用Tensorflow little和android检测植物的项目-源码

  2. TensorFlow Lite图像分类Android示例应用程序 概述 这是Android上的示例应用程序。 它使用对来自设备后置摄像头的进行连续分类。 使用TensorFlow Lite Java API执行推断。 演示应用程序实时对帧进行分类，显示最可能的分类。 它允许用户在浮点模型或模型之间进行选择，选择线程数，并决定是在CPU，GPU还是通过。 这些说明将指导您在Android设备上构建和运行演示。 有关来源的说明，请参见。 模型 有关使用的模型的详细信息，请访问。 通过downlo

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    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：19mb
    • 提供者：weixin_42175516

  1. fashionista-ecommerce：Projeto final做AceleraDev React的代号。 演示：-源码

  2. Projeto Final做程序AceleraDev React da Codenation Objetivo Desenvolver是女性时尚，电子商务的基本原则，并以一种普遍的使用方式与我们合作。 要求 根据产品信息进行分类：-Imagem-Nome-Preço-状态为“ Empromoção”-Preçopromocional（sedisponível）– Tamanhosdisponíveis-Selo“Promoção” 开发人员必须遵守自己的意见。 开发可视化工具，无需复杂图像

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：265kb
    • 提供者：weixin_42097189

  1. Food-Recipe-CNN：使用深度卷积神经网络将食物图像转化为食谱-源码

  2. 用于烹饪食谱检索的深度学习食物图像识别系统 演示：DeepChef 总览 更新：博客文章现已发布。 有关更多信息，请访问！ 例如用法，请访问此Jupyter Notebook： Maturaarbeit 2018：这项工作利用Keras的深度卷积神经网络将图像分类为230种食物并输出匹配的食谱。 数据集包含来自chefkoch.de的> 400'000食物图像和> 300'000食谱。 几乎没有任何其他领域能像营养一样对人类福祉产生类似的影响。 每天，用户都会在社交网络上发布无数的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：199mb
    • 提供者：weixin_42129005
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