阅读Mask Rcnn后整理的阅读ppt，英文版的内容较少。

FlowNet2（TensorFlow） 此仓库包含用于TensorFlow的FlowNet2 [1]。 它包括FlowNetC，S，CS，CSS，CSS-ft-sd，SD和2。 安装 pip install enum pip install pypng pip install matplotlib pip install image pip install scipy pip install numpy pip install tensorflow Linux： sudo apt-get install python-tk 您必须安装CUDA： make all 下载砝码 要下载所有模型

data文件夹中的图片文件没有传上来，因为太大了，可以自行下载补充图片

如今，CNN 在解决工程问题方面变得越来越有用。 这个模拟是为了帮助你理解 LO Chua 和 Yang 提出的最初想法。 在更改参数值之前，请仔细阅读 Readme.txt，原始文件。

CNN 图像运动模糊检测

Faster R-CNN论文翻译和PPT讲解-附件资源

1 前言 本文以MNIST手写数字分类为例，讲解使用一维卷积和二维卷积实现 CNN 模型。关于 MNIST 数据集的说明，见使用TensorFlow实现MNIST数据集分类。实验中主要用到 Conv1D 层、Conv2D 层、MaxPooling1D 层和 MaxPooling2D 层，其参数说明如下： （1）Conv1D Conv1D(filters, kernel_size, strides=1, padding='valid', dilation_rate=1, activation=None) filters：卷积核个数（通道数） kernel_size：卷积核尺寸（长度或宽度）

介绍： 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ，该包含30位受试者的记录，这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活（ADL）活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中，以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 标签是通过视频记录的。 传感器信号通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 通过从时域和频域计算变量，从每个窗口获得了561个特征的向量。 另一个可穿戴数据集是数据集，该数据集包含十名志愿者在执行12项常见活动时的身体运动和生命体征记录。 放置在对象胸部，右手腕和左脚踝上的传感器用于测量身体各个部位所经历的运动，即加速度，转弯速率和磁场方向。 置于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，可

面具识别 实时口罩磨损检测模型 使用Mobilenet V2 CNN模型预测是否戴口罩。 人脸检测使用Caffe2框架 描述 导入模块 带有python3的OpenCV keras，plaidml-keras（用于AMD GPU计算） 麻木 matplotlib argparse 张量流2.2.0 用法 火车 $ python train_mask_detector.py --dataset dataset 图像 $ python detection.py --image [Path to Image] 视频 更改detection.py中的视频路径后使用 $ python detection_video.py

自己精心整理的FasterRCNN视频讲解mp4,华文讲解,很详细!分两部分,这是1.1 FasterRCNN 算法原理