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MachineLearning-master-python.zip
属于网络下载资源,感谢原作者的贡献。 ##目录介绍 - **DeepLearning Tutorials** 这个文件夹下包含一些深度学习算法的实现代码,以及具体的应用实例,包含: Keras使用进阶。介绍了怎么保存训练好的CNN模型,怎么将CNN用作特征提取,怎么可视化卷积图。 [keras_usage]介绍了一个简单易用的深度学习框架keras,用经典的Mnist分类问题对该框架的使用进行说明,训练一个CNN,总共不超过30行代码。 将卷积神经网络CNN应用于人脸识别的一个demo,人脸数
所属分类:
专业指导
发布日期:2016-07-04
文件大小:1048576
提供者:
qq_33042687
人脸识别用zip包
人脸识别用zip包,包含40个不同属性的人脸每人10个的各种表情,用于CNN算法训练的人脸识别
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-10-24
文件大小:2097152
提供者:
asdfafsadsd
基于TensorFlow的深度项目实战.zip
基于tensorflow的深度学习项目,包括人脸识别、目标检测、超分辨重建,涵盖CNN、RNN、GAN等主要框架。
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-05-28
文件大小:136314880
提供者:
gejun318
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat.zip
dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat是训练好的ResNet人脸识别模型,可以实现使用dlib中的深度残差网络(ResNet)进行实时人脸识别 。ResNet是何凯明在微软的时候提出的深度残差网络,获得了 ImageNet 2015 冠军,通过让网络对残差进行学习,在深度和精度上做到了比CNN 更加强大。
所属分类:
深度学习
发布日期:2019-06-03
文件大小:19922944
提供者:
qq29898765
于仕琪老师人脸识别开源源码.zip
于仕琪老师人脸识别开源源码,基于cnn模型的人脸识别库。
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-07-12
文件大小:13631488
提供者:
hjxwolf
人脸表情识别.zip
人脸表情识别,人工智能的课程设计。采用keras搭建CNN卷积神经网络,利用fer2013数据集训练网络,将每次训练好的模型保存。然后利用opencv跨平台计算机视觉库与摄像头交互,截取摄像头的每一帧图像。调用了opencv的人脸识别来识别出人脸,然后加载训练好的表情识别模型进行预测,最后将预测结果绘制到摄像头显示的画面上。作品在Jupyter Notebook上设计并完成,可以直接用摄像头演示识别效果。
所属分类:
深度学习
发布日期:2020-03-05
文件大小:228589568
提供者:
MM__1997
CNN人脸识别.zip
基于CNN卷积神经网络,对Olivetti人脸数据集,实现了小型人脸识别项目,准确率达到85%。 # train_data: 320张,57*47, train_label:320个,1*40 # valid_data: 40张,57*47 , valid_label:40个,1*40 # test_data: 40张,57*47 , test_label:40个,1*40
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-02-04
文件大小:1048576
提供者:
Twilight737
基于人脸识别的课堂签到管理系统【学习七】.zip
需求:能够实现管理学生人脸签到的系统 分析: 1、摄像头进行人脸检测 2、人脸识别判断 3、人脸库管理 4、人脸库添加、删除 5、数据库签到信息 6、导出签到数据 技术选型: python:作为开发语言 Pycharm:作为IDE进行开发 opencv:数字图形处理库(摄像头操作) sqlite3:签到数据存储 厂商提供成熟的人脸识别技术: 百度---提供的人脸识别 CNN卷积神经网络
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-07-22
文件大小:521216
提供者:
qq_44830040
基于人脸识别的课堂签到管理系统.zip
需求:能够实现管理学生人脸签到的系统 分析: 1、摄像头进行人脸检测 2、人脸识别判断 3、人脸库管理 4、人脸库添加、删除 5、数据库签到信息 6、导出签到数据 技术选型: python:作为开发语言 Pycharm:作为IDE进行开发 opencv:数字图形处理库(摄像头操作) sqlite3:签到数据存储 厂商提供成熟的人脸识别技术: 百度---提供的人脸识别 CNN卷积神经网络
所属分类:
机器学习
发布日期:2020-07-21
文件大小:516096
提供者:
qq_44830040