高光谱图像分类2D_CNN网络代码 基于pytorch框架制作 全套项目，包含网络模型，训练代码，预测代码，直接下载数据集就能跑，拿上就能用，简单又省事儿 内附indian pines数据集，采用20%数据作为训练集，并附上迭代10次的模型结果，准确率99左右。

花卉图像识别项目，基于 tensorflow，现有的 CNN 网络可以识别四种花的种类。适合新手对使用 tensorflow进行一个完整的图像识别过程有一个大致轮廓。项目包括对数据集的处理，从硬盘读取数据，CNN 网络的定义，训练过程，还实现了一个 GUI界面用于使用训练好的网络。

文档中所用XO数据集，是俺们老师上课给的。

总共收集了8篇论文，前两篇论文做了写笔记。主要是CNN论文发展的必看论文，包括LnNET-5,AlexNet,NIN,GoogleNet,VGGNet,ResNet,DenseNet,SENet.

python机器学习大作业用numoy构建原始CNN网络项目源码。在本项目中，通过numpy实现了一个CNN网络，包括其中的卷积层，池化层以及全连接层，通过公式推导、代码编写，加深了对于卷积、池化、反向传播等概念的理解。 采用现在主流的深度学习框架Pytorch实现识别，并与自己搭建的CNN训练结果进行比较。 采用相同的网络结构： self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=3, padding=0, stride=1) self.maxpool = nn.MaxPool2d(kernel_size =2, stride=None, padding=0) self.fc1 = nn.Linear(13 * 13 * 8, 512) self.fc2 = nn.Linear(512, 10) 在3个epoch下测试结果： 相比与用numpy实现的CNN，其具有较高的稳定性，以及训练速度，因为PyTorch将输入转为张量形式，转入GPU中训练，同时用了SGD优化器，加快loss收敛速度。

age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。

手写汉字识别完整代码可运行，使用深度学习cnn网络结构，训练模型，并使用qt界面实现交互，能在界面上写汉字识别。 内含完整代码可运行。 主要是python代码，pytorch框架，也可以改成tensorflow，内有说明文档，可以根据文档进行安装环境和运行代码。 代码结构逻辑简单，依次运行01、02、03顺序代码即可运行。 博客说明：https://blog.csdn.net/qq_34904125/article/details/124813220

将神经网络中root地址改为该压缩包解压后的文件夹，例如：root = "E:/0 data/fake"，来测试网络是否可以正常运行。

自定义cnn网络训练的验证码识别模型，可供学习设计参考。

PyTorch模型 CNN网络的Pytorch实现 古典网络 AlexNet： VGG： ResNet： 初始V1： InceptionV2和InceptionV3： InceptionV4和Inception-ResNet： 轻量级网络 MobileNets： MobileNetV2： MobileNetV3： ShuffleNet： ShuffleNet V2： 挤压网 Xception 混合网 幽灵网 对象检测网络 固态硬盘： YOLO： YOLOv2： YOLOv3： FCOS： FPN： 视网膜网 对象作为点： FSAF： 中心网 FoveaBox 语义分割 FCN 快速SCNN LEDNet： 网络 鱼眼MODNet： 实例细分 极地面具 人脸识别和识别 面盒 LFFD 变脸网 人体姿势估计 堆叠式沙漏网络 简单基准 脂蛋白