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2019 UCAS, deep learning course projects, including handwritten number recognition, license plate number recognition, cat and dog classification, pedestrian detection, neural language model, neural network text summary, digital voice recognition, voice print recognition；2019年UCAS深度学习课程的课程项目，包括手写数字识别，车牌号码识别，猫狗分类，行人检测，神经语言模型，神经网络文本 摘要，数字语音识别，声纹识别；
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- 基于PyTorch框架实现的图像分类网络☆85Updated 5 years ago
- 毕业设计项目，基于深度学习的实时语义分割算法研究，python实现。☆33Updated 5 years ago
- Kaggle竞赛题猫狗大战 ，用于PyTorch入门☆68Updated 6 years ago
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- 图像分类☆27Updated 6 years ago
- 基于Keras实现Kaggle2013--Dogs vs. Cats12500张猫狗图像的精准分类☆78Updated 7 years ago
- 计算机视觉入门项目，包含图像分割、图像增强等图像处理算法的代码复现☆68Updated 3 years ago
- 本赛题任务是对西安的热门景点、美食、特产、民俗、工艺品等图片进行分类，即首先识别出图片中物品的类别（比如大雁塔、肉夹馍等），然后根据图片分类的规则，输出该图片中物品属于景点、美食、特产、民俗和工艺品中的哪一种。☆91Updated 4 years ago
- pytorch入门项目，包括线性回归、垃圾分类、水果目标检测、ssd☆130Updated 5 years ago
- 使用CNN进行图像分类，并且附录了SIFT+BOG+SVM多分类器的机器学习分类模 型☆40Updated 6 years ago
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- PCA+SVM+KFold方法人脸识别（Face Detection using PCA+SVM）☆69Updated 7 years ago
- 该工程基于Python3.6，tensorflow1.6。主要是对tensorflow框架进行认识，实践和应用，快速掌握tf在深度学习上的使用，包括线性模型，minist数据集分类，Tensorboard，CNN，LSTM，图像识别网络inception-v3，多任务学习以…☆72Updated 6 years ago
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- 深度学习 卷积神经网络教程 ：图像识别，目标检测，语义分割，实例分割，人脸识别，神经风格转换，GAN等 https://dataxujing.github.io/CNN-paper2/☆184Updated 5 years ago
- 里面会保存许多优秀的卷积神经网络结构，这些结构可以帮助我们更好的设计网络。☆150Updated 5 years ago
- 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☆31Updated 5 years ago
- CASIA☆32Updated 10 months ago
- 使用迁移学习将resnet50用于垃圾分类，基于【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】☆127Updated 6 years ago
- 基于Pytorch的图像分类框架☆100Updated 4 months ago
- this is all of my code and data with my deep learning note☆238Updated 2 months ago
- 基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测 自建口罩数据集分享☆213Updated 5 years ago
- Pytorch实践简单， 方便， 快速训练 图像分类模型☆38Updated 4 years ago
- 适合小白入门的图像分类项目，从熟悉到熟练图像分类的流程，搭建自己的分类网络结构以及在pytorch中运用经典的分类网络。☆69Updated 6 years ago
- Gesture digit recognition, 手势数字识别，pytorch和tensorflow实现☆64Updated 6 years ago
- AI Challenger -- 农作物病害识别☆170Updated 6 years ago
- 基于 Pytorch 的垃圾识别与分类。本项目源于浙江大学光电学院课程设计。（程序仅供参考，很久没关注这方面内容了，为避免误导，相关问题不作回答）☆65Updated 5 years ago