训练好的模型

已有入侵检测模型普遍只针对网络入侵行为的静态特征进行分析检测，造成检测率低及误报率高等缺陷，且无法有效应用低频攻击。为此提出一种新的基于深度循环神经网络（DRNN）和区域自适应合成过采样算法（RA-SMOTE）的组合式入侵检测模型（DRRS）。首先，RA-SMOTE 对数据集中低频攻击样本进行自适应区域划分，实现差别样本增量，从数据层面提升低频攻击样本数量；其次，利用 DRNN 特有的层间反馈单元，完成多阶段分类特征的时序积累学习，同时多隐层网络结构实现对原始数据分布的最优非线性拟合；最后，使用训练好的DRRS模型完成入侵检测。实验结果表明，相比已有入侵检测模型，DRRS在改善整体检测效果的同时显著提高了低频攻击检测率，且对未知新型攻击具有一定检出率，适用于实际网络环境。

微软最新state of art目标检测模型，训练自己数据集，详细步骤，detectron2框架pytorch源码

这是我参加百度 “ 人群密度检测 ” 比赛训练的模型，可利用百度Paddle平台导入该模型对图片或视频流信号进行人流密度检测。

欺诈检测模型

丰富的边缘检测卷积功能 多亏帮助由XuanyiLi创建，如果您在使用时遇到任何问题，请联系： 。 我的pytorch模型的最佳结果现在是0.808 ODS F分数。 我的模型结果 以下是侧面输出和预测示例 引文 如果您发现我们的工作对您的研究有用，请考虑引用： @article {RcfEdgePami2019，作者= {刘云，郑明明和胡晓伟，边佳旺，张乐，陈柏和唐金辉}，标题= {用于边缘检测的更卷积特征}，年份= {2019} ，journal = {IEEE Trans。 图案肛门。 马赫Intell。}，音量= {}，数字= {}，页面= {}，doi = {}，} @inproceedings {RCFEdgeCVPR2017，标题= {用于边缘检测的更丰富的卷积特征}，作者= {刘云和郑明明，胡小伟和王旺和白百信}，书名= {IEEE CVPR}，年= {2017}， }

眼镜反光检测模型.h,文件，具体参考我的博客

假新闻检测 参考相关作品，并根据越南文文章建立基于LSTM和CNN的虚假新闻检测模型。

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MTCNN（多任务卷积神经网络）人脸检测三个级联层pnet，rnet，onet的pb模型