人类通过肢体语言，语音，面部表情等各种方式表达情绪。我们已经使用面部表情来检测非常重要的情绪，并且在机器学习中有着广泛的应用，尤其是在医学，通讯，教育和娱乐领域。 老年健康监测，安全系统，心理学和计算机视觉，驾驶员疲劳监测是情感检测在现实世界中的少数应用。 该系统旨在识别七种情绪，即愤怒，悲伤，幸福，惊奇，中立，惊奇和厌恶。 我们的系统提出通过卷积神经网络（CNN）使用面部表情对人类进行情感检测。 进行了文献综述以选择最佳的深度学习模型。 应用的主要算法是CNN。 使用的数据集是Fer2013和JAFFE。

少量物体检测 （ECCV 2020）PyTorch实施的论文“野外物体的少量目标检测和视点估计” 如果我们的项目对您的研究有所帮助，请考虑引用： @INPROCEEDINGS{Xiao2020FSDetView, author = {Yang Xiao and Renaud Marlet}, title = {Few-Shot Object Detection and Viewpoint Estimation for Objects in the Wild}, booktitle = {European Conference on Computer Vision (ECCV)}, year = {2020}} 变更日志 [2020年12月15日]在download_models.sh中download_models.sh的CO

本书特色： 一.所有公式推导都有详细步骤，并解释每个符号。 二.注释每一行代码。 三. 程序皆为完整程序。本书一共82个代码应用案例，所有的代码都是可以从头到尾运行的完整程序，并附带真实运行结果。 四.一图胜千言。本书一共使用了约500张图片，在本书的创作过程中，大约有200个小时是花在画图以及思考如何画图上。 五.逻辑结构清晰，讲解细致。 本书介绍视频： 免费人工智能慕课平台AI MOOC AI MOOC是我自己创办的一个免费的人工智能慕课平台，网站地址为。以后我会在上面不断更新最新的人工智能课程。我的目标是让所有人都能有机会学习到最前沿最好的人工智能课程。 如果大家觉得我创作的内容不错，可以帮我多多宣传，感谢。 书籍和资料百度云下载地址 链接: 密码:xrt7 免费人工智能技术交流QQ群： 人工智能与深度学习：616043628 本书目录 前言 第1章 深度学习背景介绍  1.1

自我学习的空白空间 从大型JSON文件中获取数据 处理大型JSON文件时，通常可以将JSON作为普通JSON或嵌套JSON进行处理。 此代码功能是使用巨大的JSON文件从JSON文件中提取和清除数据。 此代码功能使我们可以根据需要从JSON文件中获取具有某些特定字段要求的数据。 对于此JSON文件，预期结果将包含以下信息： { "original_title": "Lock, Stock and Two Smoking Barrels", "budget": 1350000, "genres": "Comedy, Crime", "popularity": 7.119, "release_date": "1998-03-05", "revenue": 28356188, "r

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非常清晰非常清晰！！！Michael Nielsen 大神的 《Neural Networks and Deep Learning》 网络教程一直是很多如我一样的小白入门深度学习的很好的一本初级教程。不过其原版为英文，对于初期来说我们应该以了解原理和基本用法为主，所以中文版其实更适合初学者。幸好国内有不少同好辛苦翻译了一个不错的中文版本，并且使用 LaTex 进行排版以方便阅读。

【重磅干货整理】机器学习(Machine Learning)与深度学习(Deep Learning)资料汇总-附件资源

针对ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准 ImageNet，CIFAR10和MNIST的PyTorch对抗性攻击基准（最先进的攻击比较） 该存储库提供了用于评估各种对抗攻击的简单PyTorch实现。 该存储库显示每个数据集的最新攻击成功率。 该存储库利用了攻击库，例如 ， 等。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 影像网 该存储库提供了一个包含1,000个类的小型ImageNet验证数据集。 该数据集每个班级有5张图像（总计5,000张图像）。 这是ImageNet验证数据集的子集。

SESF保险丝 SESF-Fuse：用于多焦点图像融合的无监督深度模型 抽象的 在这项工作中，我们提出了一种无监督的深度学习模型来解决多焦点图像融合问题。 首先，我们以无监督的方式训练编码器-解码器体系结构，以获取输入图像的深层特征。 然后，我们利用这些特征和空间频率来测量活动水平，这在多焦点融合任务中起着至关重要的作用。 该方法背后的关键点在于，只有景深（DOF）内的对象在照片中才具有清晰的外观，而其他对象则很可能被模糊。 与以前的工作相比，我们的方法分析的是深层特征的锐利外观，而不是原始图像。 实验结果表明，与现有的16种融合方法相比，该方法在客观和主观评估中均达到了最新的融合性能。 可视化 我们在下图中显示融合结果的可视化。 第一行是近焦点源图像，第二行是远焦点源图像。 第三行是我们方法的决策图，最后一行是融合结果。 分行介绍 我们在该分支机构中提供SESF-Fuse的培训和测试方法

乐队 关于 Orchestra是一种乐谱读取器（光学音乐识别（ OMR ）系统），可将乐谱转换为机器可读版本。 这个怎么运作 我们处理输入表并获取结果的步骤清单 1.消除噪音 2.二值化 3.撤职人员 4.切开的水桶 5.分割与检测 6.认可 切割1 [\ meter <“ 4/4”> d1 / 4 e1 / 32 e2 / 2 e1 / 8 e1 / 16 e1 / 32 {e1 / 4，g1 / 4} e1 / 4 e1 / 8 c1 / 8 g1 / 32 c1 / 16 e1 / 32] 切割2 [\ meter <“ 4/4”> {e1 / 4，g1 / 4，b1 / 4} a1 / 8 d1 / 8 c1 / 16 g1 / 16 d1 / 16 e1 / 16 c2 / 16 g2 / 16 d2 / 16 e2 / 16 {f1 / 4，g1 / 4