基于深度学习框架ONNX的人脸识别系统，包含了使用图片路径进行识别、使用摄像头进行识别、提供Web接口的识别。 包含人脸检测、人脸识别、年龄性别识别、人脸关键点识别

本篇综述的出发点一方面是希望给检测方向的入门研究人员提供一个技术概览，帮助大家快速了解目标检测技术上下文；另一方面是给工业界应用人员提供一些参考，通过本篇综述，读者可以根据实际业务场景，找到合适的目标检测方法，在此基础上改进、优化甚至是进一步创新，解决实际业务问题。本文对其中的27篇论文进行介绍，这27篇论文涵盖了 2013 以来，除 SSD、YOLO 和 R-CNN 系列之外的，所有引用率相对较高或是笔者认为具有实际应用价值的论文。

基于深度学习的Android恶意软件检测研究与应用.pdf

1.领域：matlab，深度学习GoogleNet网络算法 2.内容：【含操作视频】基于深度学习GoogleNet网络,根据人员面部信息识别人员身份Matlab仿真,+图像数据库 3.用处：用于深度学习GoogleNet网络算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰识别-图像分类+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法

深度学习机器学习图像处理的matlab源代码--智能驾驶实战应用。基于深度学习的汽车目标检测.--通过设置RCNN训练，得到定位模型，对图片进行车体检测和定位。

基于深度学习的水电站水流量和发电量预测技术.pdf

基于深度学习的口罩识别检测系统源码，在yolov5目录下执行下列代码 python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt 执行完毕之后将会输出下列信息 image-20210610111308496 在runs目录下可以找到检测之后的结果 image-20210610111426144 按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下： python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob

基于深度学习的篆字印章检测识别框架项目源码 安装教程 step 1：下载文件 step 2：配置环境 下载以下对应版本的依赖 python >= 3.7.10 matplotlib >= 3.3.4 mmcv == 1.3.0 numpy == 1.19.2 pillow == 8.4.0 pytorch == 1.8.1 下载数据集 step 2:将 dataset_CASSCDB文件放在CealCharNet目录下 step 3：命令行执行 python CASSCDB_process.py step 4：在CealCharNet/dataset_CASSCDB/img_with_bboxs/文件中查看数据集标注

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。