在Keras框架中修改图像分割的卷积神经网络“UNET”。Modification of convolutional neural net "UNET" for image segmentation in Keras framework

主要介绍了使用keras框架cnn+ctc_loss识别不定长字符图片操作，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

Keras实现的 DeepSpeech 端到端语音识别

使用CNN的作者身份归属 给定某些作者提供的一组文档，请使用CNN正确标识其作者。 项目概况 我将使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类。 我的项目的主要思想是对博客进行分类，因为某些作者正确地对博客进行了分类。 我还将把它与最先进的机器学习方法进行作者归因。 问题正在调查中 我要在此项目中解决的问题是作者身份归属。 出资归属是指给定一组作者提供的一组文档，然后创建一个系统，该系统在给定新的看不见的文档的情况下能够告诉该文档的原始作者。 这些系统如今已变得非常流行。 使用此类系统的一项重要技术是识别有争议的文件。 当两个或两个以上的人要求特定文件的作者身份时，就会出现此问题。 另一个讽刺意味是

在Keras框架下，训练faster-rcnn网络，对kitti数据集中pedestrian，car目标进行识别

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基于 Keras 用深度学习预测时间序列 基于 Keras 用深度学习预测时间序列

目录   一、题目描述 1.1 背景描述 1.2 数据集 1.3 评测指标 二、解题思路 2.1 ML/DL的前提假设 2.2 主要思路 2.3 进一步的改进 三、动手实践 四、全部代码 一、题目描述 1.1 背景描述 本次推荐评论展示任务的目标是从真实的用户评论中，挖掘合适作为推荐理由的短句。点评软件展示的推荐理由具有长度限制，而真实用户评论语言通顺、信息完整。综合来说，两者都具有用户情感的正负向，但是展示推荐理由的内容相关性高于评论，需要较强的文本吸引力。一些真实的推荐理由如下图所示：                                                     

NIMA：神经影像评估 实现 Keras + Tensorflow中的，并在AVA数据集上训练MobileNet模型的权重。 NIMA为图像分配了“均值+标准偏差”得分，可以用作自动检查图像质量的工具，也可以用作损失函数来进一步改善生成的图像的质量。 包含在AVA数据集上针对以下模型训练的权重： NASNet Mobile（由于 ！而在valset上的EMD为0.067 EMD，仅需预训练即可0.0848 EMD） Inception ResNet v2（在valset上约为0.07 EMD，感谢 ！） MobileNet（valset上为0.0804 EMD） 用法 评价 有eva