卷积神经网络的字体分类 该项目的想法是创建一个神经网络，以检测一种字体中的多种样式（多标签分类问题）。 我要检测的样式是“海报”，“漫画”，“复古”，“ Techno”，“未来派”等。 问题 如果您是设计师并且拥有很多字体，那么就很难记住计算机上本地所有的字体。 有时，最好根据其样式（如“海报”，“复古”等）来过滤字体。但是字体文件没有这种样式元数据，因此您不能这样做。 平面设计师受苦。 项目结构 . ├── data # Scraped and generated data which is used to train models

基于卷积神经网络的数据分类预测、

文献阅读（36）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：使用现有的方法进行糖网分类，没有进行模型的改进，使用前任训练好的权重作为预训练模型的初始权重，之后根据实际情况进行微调，找到较好的结果。

文献阅读（37）的原文，文章主要是机器学习和深度学习在糖网方面的应用。 文章核心：眼底图像经过传统方法增强后，使用一个简短的深度卷积神经网络对糖网进行分类。其中使用的传统的图像增强方法是HE和CLAHE

卷积神经网络实现手写数字识别

深度卷积神经网络以多层次的特征学习与丰富的特征表达能力，在目标检测领域取得了突破进展。概括了卷积神经网络在目标检测领域的研究进展，首先回顾传统目标检测的发展及存在的问题，引出卷积神经网络的目标检测基本原理和基本训练方法；然后分析了以R-CNN为代表的基于区域建议的目标检测框架，介绍以YOLO算法为代表的将目标检测归结为回归问题的目标检测框架；最后，对目前目标检测的一些问题进行简要总结，对未来深度卷积神经网络在目标检测的发展进行了展望。

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