该项目的详细文章可以在找到 目录 基本信息 在该项目中，我们已经开发了神经网络以使用卷积神经网络对细胞是否被感染进行分类。 我们使用了Kaggle提供的数据集，其中包含27558张受感染和未感染细胞的图像。 先决条件 要使用它，您需要满足以下条件： 1. Python3 2. Pip 正在安装 在计算机上获得必备条件后，执行以下命令： $ pip install -r requirements.txt 这将为您安装所有必需的库。 依存关系 使用以下项目创建项目： Keras： pip install keras pip install numpy ： pip install numpy Matplotlib： pip install matplotlib Seaborn： pip install seaborn Scikit了解： pip install sklearn O

给出完整Python代码，用于图像识别，可用于深度学习的入门。

图像分类 端到端Web应用程序具有CNN模型，可使用tensorflow在猫和狗图像之间进行分类。 数据集：3000张猫狗图像（每张图像1500张）。 查看数据集中的一些图像

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基于CNN的图像识别(Tensorflow) 使用CIFAR-10数据集

人脸_面具_检测_CNN 基于计算机视觉和深度学习的OpenCV和Pytorch面罩检测系统 数据集 下载数据集： : 训练 训练ResNet50模型：在train_resnet50.ipynb中，选择data_path（安装数据集的位置）和model_dir（应保存训练后的模型的位置）。执行train_resnet50.ipynb 训练MobileNetV2模型：在train_mobilenetv2.ipynb中，选择data_path（安装数据集的位置）和model_dir（应保存经过训练的模型的位置）。执行train_mobilenetv2.ipynb 测验 打开test.ipynb 在导入中：从model_resnet50导入模型中选择以测试ResNet50模型，从model_mobilenetv2导入模型中选择以测试MobileNetV2模型。 选择一个model_p

Convolutional Neural Networks的Matlab代码，可经过代码文件test_example_CNN.m，对手写字体进行训练测试

基于CNN的汽车目标检测算法matlab实现，可以适配自己的数据集，内部含数据集

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