DUTS训练数据集，适用于显著目标预测

分享在哥伦比亚大学上的机器学习在Python中的实践课的作业以及Solutions，希望大家能够通过做这些作业以及参考答案来学习机器学习以及Python的知识点。这是一门实践性非常强的课。使用Python和相对应的例子来理解机器学习和深度学习的知识点。这门课让我学到不少东西，强烈推荐大家可以学完整个课程

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使用3000张安全帽训练的.h5模型，精准度很高

使用8000张规则和不规则的火焰数据集训练的.pth火焰模型,识别度高达百分之99.9，可以使用深度学习框架识别各种规则和不规则的火焰

DeepFace一文依旧是沿着“检测-对齐-人脸表示-分类”这一人脸识别技术路线来的，其贡献在于对人脸对齐和人脸表示环节的改进。1）在人脸对齐环节，引入了3D人脸模型对有姿态的人脸就行分片的仿射对齐。2）在人脸表示环节，利用一个9层的深度卷积在包含4000人、400万张人脸的数据集上学习人脸表示，这个9层的DCNN网络有超过1.2亿个参数。本文的模型在LFW数据集上取得了97.25 的平均精度（逼近了人类97.5 的极限），同时在Youtube数据集上取得了当前最好的结果，比之前的NO.1整整高出了12.7 。

已经标注好了的1200张口罩数据集，包括.jpg文件和生成的.xml文件，可供训练出非常准确的智能识别的口罩模型，可用于基本的深度学习yolov3框架，yolov4框架和yolov5框架，标注不易所以是付费资源，谢谢。

本方法被用于进行交通状态预测。里面包含完整的代码以及数据。

《深度学习入门：基于python的理论与实践》源码.rar