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Vistec-AIS语音情感识别 语音情感识别模型及基于Pytorch的推理 安装 从皮皮 pip install vistec-ser 从来源 git clone https://github.com/tann9949/vistec-ser.git cd vistec-ser python setup.py install 用法 使用THAI SER数据集进行培训 我们提供了Google合作实验室示例，用于使用我们的存储库训练。 使用提供的脚本进行培训 请注意，当前，此工作流程仅支持预加载的功能。 因此，这可能会产生〜2 Gb或RAM的额外开销。 运行实验。 运行以下命令 由于有80个录音室录音和20个变焦录音。 我们将数据集分为10个工作室，每组10个工作室。 然后使用k折交叉验证方法进行评估。 我们提供2 k倍的实验：包括和不包括缩放记录。 可以在配置文件中配置它（请参阅examp

该文件带有几张示例车牌图片，和40*20的字符模板。该代码采用了灰度化，二值化，膨胀腐蚀来找到车牌位置，在通过字符切割，归一化和模板匹配的方法来识别车牌。

衣服识别（版本1） 研究 阅读，我知道了一个简单的CNN，任何转移学习模型都不会带来任何好的结果。 问题是，首先，衣服经常有很大的差异，其次，衣服变形，其次，衣服图像是在不同的情况下拍摄的。 FashionNet中建议的解决方案，该方案需要几个拆分的CNN分支以分配不同的属性，然后再进行串联。 我没有在单个标签上处理多个属性，也没有对像FashionNet这样的复杂CNN进行编码的经验。 目前，此任务超出了我的当前能力。 在github上进行了fashionNet的研究，没有一个是全面的，或者声称准确性很高。 我也考虑过Mask-RCNN，但是数据集没有分段注释。 我没有放弃，而是决定使用一些我知道的技术来试一试，以便稍微接近于FashionNet。 数据集 给定的数据集包含18438个文件（即6146组jpg，xml和txt），全部位于一个文件夹中。 文件名是识别其标签的一种方法。 有

公开集识别项目 使用PyTorch进行的开放集识别项目。 如有任何问题，请发送电子邮件 注意：由于我的实验性实现（特别是我的方法），需要重新构造。 要求 对于不同的算法和不同的数据集，要求会有所不同。通常，基本和必不可少的要求是： # pytorch 1.4+, torchvision 0.7.0 + pip3 install torch torchvision # sklearn pip3 install -U scikit-learn # numpy pip3 install numpy # scikit-learn-0.23.2 pip3 install -U sklearn 对于OpenMax： pip3 install libmr 对于绘制MNIST： pip3 install imageio pip3 install tqdm 配套 数据集 CIFAR-100（完成）

(标准库版，适合探索者F407开发板)扩展实验SE01 ATK-QR二维码、条形码识别实验 可以移植到任意的stm32F4系列开发板

通过opencv&KNN实现手势识别，代码简单，效果很好。功能包含，图片采集，特征处理，k值调整，手势预测，石头剪刀布小游戏

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项目功能说明：利用训练好的模型对摄像头画面人脸实时表情进行识别，主要能识别7中情感0:'angry', 1: 'disgust', 2: 'fear', 3: 'happy',  4: 'sad', 5: 'surprise', 6: 'neutral'。演示链接https://www.bilibili.com/video/BV1y5411H7DH?from=search&seid=3833347802835444715

人脸识别_使用_深度学习 在这个项目中，我们将使用以下方法开发人脸识别： OpenCV Python 深度学习 我们将使用深度度量学习概念进行人脸识别 以下是创建人脸识别项目的步骤：步骤1：安装所需的库1.安装dilb -pip安装dlib 2.安装face_recognition包-pip安装face_recognition 3.安装imutils -pip安装imutils 步骤2：创建目录结构，如下所示： 步骤3：训练人脸识别模型-为数据集中的每个面Kong创建128维嵌入-使用这些嵌入来识别图像和视频流中字符的面Kong我们当然可以从头开始训练网络，甚至可以微调现有模型的权重，但这对许多项目而言可能是过大的杀伤力。 此外，您将需要大量图像来从头开始训练网络。