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  1. cnn网络验证码识别训练模型.zip

  2. 自定义cnn网络训练的验证码识别模型,cnn网络验证码识别训练模型
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-01-04
    • 文件大小:75mb
    • 提供者:crazyidea88
  1. 解析卷积神经网络-魏秀参 ,CNN的详解。

  2. 解析卷积神经网络-魏秀参 ,CNN的详解。 深入解析CNN的原理和应用,值得一看。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2018-03-02
    • 文件大小:45mb
    • 提供者:qq_30528019
  1. End-to-end-for-chinese-plate-recognition:基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于te

  2. 端到端的中文版识别 基于u-net,cv2以及cnn的中文车牌定位,矫正和端到端识别软件,其中unet和cv2用于车牌定位和矫正,cnn进行车牌识别,unet和cnn都是基于tensorflow的keras实现 环境:python:3.6,tensorflow:1.15.2,opencv:4.1.0.25,keras:2.3.1 整体思路:1。利用u-net图像分割得到二值化图像,2。再使用cv2进行边缘检测获得车牌区域坐标,连接车牌图形校正正,3。利用卷积神经网络cnn进行车牌多标签端到端识别
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:27mb
    • 提供者:weixin_42117622
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  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-05
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    • 提供者:weixin_42187944
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  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-05
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    • 提供者:weixin_42184548
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    • 发布日期:2021-03-05
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  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-05
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  3. 所属分类:互联网

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  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2021-03-02
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    • 发布日期:2021-03-02
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    • 提供者:weixin_42202078
  1. 使用X射线图像预测肺炎:使用多层感知器,支持向量机,CNN和决策树模型从X射线图像预测和检测肺炎-源码

  2. 使用X射线图像预测肺炎 使用了多层感知器,支持向量机,CNN和决策树模型来预测和检测X射线图像中的肺炎。
  3. 所属分类:其它

  1. 时间序列预测:时间序列预测方法的集合:rnn,seq2seq,cnn,波网,变压器,unet,n-beats,gan,卡尔曼滤波器-源码

  2. 时间序列预测 该存储库实现了时间序列预测的常用方法,尤其是TensorFlow2中的深度学习方法。 如果您有更好的主意,欢迎您贡献力量,只需创建PR。 如有任何疑问,请随时提出问题。 正在进行的项目,我将继续进行改进,因此您可能希望观看/加注此仓库以进行重新访问。 神经网络 波浪网 变压器 网络 拍子 甘 用法 安装所需的库 $ pip install -r requirements.txt 如有必要,下载数据 $ bash ./data/download_passenger.sh 训练
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    • 发布日期:2021-02-06
    • 文件大小:595kb
    • 提供者:weixin_42133415
  1. 素描者:绘制一些内容,CNN会尝试预测您的绘制!-源码

  2. 草绘师 绘制一些内容,CNN会尝试预测您的绘制! 来自原始代码
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  1. pytorch_classification:利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码,训练,预测,TTA,模型融合,模型部署,cnn提取特征,svm或者随机森林等进行分类,模型蒸馏,一个完整的代码-源码

  2. pytorch_classification 利用pytorch实现图像分类,其中包含的密集网,resnext,mobilenet,efficiencynet,resnet等图像分类网络,可以根据需要再行利用torchvision扩展其他的分类算法 实现功能 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测,修正与投票融合 利用flask实现模型云端api部署 使用tta测试时增强进行预测 添加label s
  3. 所属分类:其它

  1. twitter-sentiment-analysis:使用Naive Bayes,SVM,CNN,LSTM等对推文进行情感分析-源码

  2. 推文情感分析 更新(2018年9月21日):我没有积极维护该存储库。 这项工作是针对课程项目完成的,由于我不拥有版权,因此无法发布数据集。 但是,可以轻松修改此存储库中的所有内容以与其他数据集一起使用。 我建议阅读该的,该可在docs/找到。 数据集信息 我们使用和比较各种不同的方法来对推文(二进制分类问题)进行情感分析。 训练数据集应该是tweet_id,sentiment,tweet类型的csv文件tweet_id,sentiment,tweet其中tweet_id是标识该tweet的唯一
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    • 发布日期:2021-02-03
    • 文件大小:869kb
    • 提供者:weixin_42164931
  1. mnist分类:Pytorch,Scikit学习实现多种分类方法,包括逻辑回归(Logistic回归),多层感知机(MLP),支持向量机(SVM),K近邻(KNN),CNN,RNN,极简代码适合新手小白入门,附英文实验报告(ACM模板)-源

  2. mnist分类 使用多种方法完成MNIST分类任务 Python 3.6 火炬1.0 Scikit学习0.21 无需下载数据直接跑,代码自动下载 模型 逻辑回归Logistic回归 多层感知机 K近邻KNN 支持向量机 卷积神经网络 循环神经网络 实验报告 见mnistClassification.pdf 对应的latex原始码: :
  3. 所属分类:其它

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