咖啡豆识别训练数据集图片

本人“用于图像压缩和去噪的深度CNN自动编码器”文章的jupyter notebook源代码

一天搞懂深度学习，是李宏毅教授的讲义PPT，对于初学深度学习的人来说，是很好的入门文档。希望对大家有帮助。

这本书是由学界领军人物 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 合力打造

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1.支持任意大小的图片输入 2.输入模糊的图片，输出清晰的图片 3.采用pytorch框架实现，带有预训练权重，压缩包中带有完整的测试样例和代码 4.开箱即用，只需要两行代码即可使用

Python语言、PyQt5、tensorflow、opencv、 单张图片、批量图片、视频和摄像头的识别检测 车牌识别其实是个经典的机器视觉任务了，通过图像处理技术检测、定位、识别车牌上的字符，实现计算机对车牌的智能管理功能。如今在小区停车场、高速公路出入口、监控场所、自动收费站等地都有车牌识别系统的存在，车牌识别的研究也已逐步成熟。尽管该技术随处可见了，但其实在精度和识别速度上还需要进一步提升，自己动手实现一个车牌识别系统有利于学习和理解图像处理的先进技术。 车牌识别的算法经过了多次版本迭代，检测的效率和准确率有所提升，从最初的基于LBP和Haar特征的车牌检测，到后来逐步采用深度学习的方式如SSD、YOLO等算法。车牌的识别部分也由字符匹配到深度神经网络，通过不断验证和测试，其检测和识别效果和适用性都更加突出，支持的模型也更为丰富。 网上的车牌识别程序代码很多，大部分都是采用深度学习的目标检测算法等识别单张图片中的车牌，但几乎没有人将其开发成一个可以展示的完整软件，即使有的也是比较简单的界面。对此这里给出博主设计的

深度学习草莓成熟度检测数据集，不同时期的草莓图像以及标注文件，包含成熟，生长，花期三类标签

matlab精度检验代码深醋酸 预测蛋白质中赖氨酸乙酰化位点的深度学习框架 要求 Python> = 3.6 Matlab2016a Tensorflow = 1.6.0 文件描述 “深度学习”文件夹中有七个子文件夹。 由这六个编码方案命名的文件夹是python代码，并且通过对通过不同编码方法获得的特征向量执行4倍交叉验证来获得预测变量。 在名为“编码方案”的文件夹中，MATLAB代码有六种不同的编码方案，分别为Aaindex，BLOSUM62，CKSAAP（K空间氨基酸对的组成），IG（信息增益）One-hot和PSSM（位置特定计分）矩阵）。 这些程序可以将蛋白质片段编码为不同尺寸的特征向量。 名为“蛋白质捕获”的文件夹是一种蛋白质拦截程序，能够将蛋白质解释为长度相等的以赖氨酸为中心的片段。 （注意：运行该程序时，将FASTA文件和蛋白质ID文件放在此文件夹中） 名为“功能组合”的文件夹包含通过将六种编码方法与F分数组合而获得的最佳模型。 （注意：在运行该程序时，将编码测试集放入文件夹中，并且该文件夹中的所有文件应位于同一路径中） 六种编码方式介绍 一键编码 在乙酰化位点附近的小范

基于yolov5算法的深度学习目标检测程序。YOLOV5：You Only Look Once目标检测模型在pytorch当中的实现（edition v5.0 in Ultralytics）支持多GPU训练，新增各个种类目标数量计算，新增heatmap；将正样本匹配过程加入dataloader，加快了运算速度；加入EMA效果变好。 2022-02:仓库创建，支持不同尺寸模型训练，分别为s、m、l、x版本的yolov5、支持step、cos学习率下降法、支持adam、sgd优化器选择、支持学习率根据batch_size自适应调整、新增图片裁剪。