文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

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MVision机器视觉机器视觉 感谢支持 无人驾驶的各个方面知识 1. 感知（Perception）： 主要涉及的技术点包括场景理解、交通状况分析、路面检测、空间检测、 障碍物检测、行人检测、路沿检测、车道检测。还有一个比较新颖有趣的是通过胎压去检测道路质量。 在无人驾驶行业，有一套通用的数据集——KITTI数据集，里面有不同的数据，包括双目视觉的数据、定位导航的数据等。 物体检测（Object Detection）： 传统方法主要是针对固定物体的检测。一般的方法是HOG（ 方向梯度直方图），然后再加一个SVM的分类器。 而对于动

此项目是基于python_opencv的开源项目，采用cnn网络进行训练模型，完成俯卧撑，蹲起，引体向上的计数运动，专门设计UI界面方便使用者来使用，希望大家多多支持！！！！

cnn源码matlab SVHN-deep-cnn-digit-detector 该项目在自然场景中实现了 deep-cnn-detector（和识别器）。 我使用 keras 框架和 opencv 库来构建检测器。 该检测器使用 CNN 分类器为 MSER 算法提出的区域确定数字与否。 先决条件 Python 2.7 keras 1.2.2 opencv 2.4.11 张量流-GPU == 1.0.1 等等。 运行这个项目所需的所有包的列表可以在 . Python环境 我建议您创建和使用独立于您的项目的 anaconda 环境。 您可以按照以下简单步骤为该项目创建 anaconda env。 使用以下命令行创建 anaconda env： $ conda env create -f digit_detector.yml 激活环境$ source activate digit_detector 在这个环境中运行项目 用法 数字检测器的构建过程如下： 0. 下载数据集 下载 train.tar.gz 并解压文件。 1.加载训练样本（1_sample_loader.py） Svhn 以 m

此文为读Mask RCNN源码过程中的随笔，很“流水账”，我想价值在于对照着源码把每个步骤的“输入”、“输出”张量的维度标注了一下，会有助于对整体代码的理解。可能有些错误或遗漏，希望发现者指正，以期共同进步。 源码：https://github.com/matterport/Mask_RCNN 训练部分 模型输入： input_image (batch_size, height, width, channels) #默认(2, 1024, 1024, 3) input_image_meta (batch_size, 1 + 3 + 3 + 4 + 1 + config.NUM_CLASSES)

car-board-reg 基于CNN的车牌号识别 博客链接 【CNN——基于CNN的车牌号识别】 数据集介绍 车牌构成 为简化实验，在该实验中默认车牌字符已经得到划分，因此车牌识别可以分解为三个区域的字符识别任务（多分类任务），共实现7个字符的识别。 例如：京A·F0236 其中第一部分 京 表示车牌所在的省市,后面紧跟的A是发牌单位,间隔符·后面的5个字符就是序号。 省市Province： ("皖", "沪", "津", "渝", "冀", "晋", "蒙", "辽", "吉", "黑", "苏", "浙", "京", "闽", "赣", "鲁", "豫", "鄂", "湘", "粤", "桂", "琼", "川", "贵", "云", "藏", "陕", "甘", "青", "宁", "新") 发牌单位Area： ("A","B","C","D","E","F","G","H","

简单，可扩展，值得继续研究的方向，可进行对比实验

自然语言处理——刘洋1、判断题（每题1分，共10道）基本都是一些概念，比如汉语是不是曲折语，知识图谱的节点和边表示什么之类的2、选择题（每题2分，共5道）（1）