Understanding DeepLearning

吴恩达深度学习deeplearning第五课第三周课后测验及编程作业（含答案）

matlab代码影响深度学习胸部X射线图像 为解决Kaggle在放射线照相图像中识别肺炎所提供的挑战而开展的活动。 动机来自安德森·索亚雷斯（Anderson Soares）教授的提议，他在课堂上提出了挑战。 为了解决该问题，该存储库中包含一种人工机器学习智能技术，专注于使用深度学习对模式进行识别。 语境 数据集被组织为3个文件夹（训练，测试，验证），并包含每个图像类别（肺炎/正常）的子文件夹。 有5,863张X射线图像（JPEG）和2类（肺炎/正常）。 胸部X射线图像（前后）选自广州市广州市妇女儿童医疗中心的1至5岁儿科患者的回顾性研究。 所有胸部X射线成像均作为患者常规临床护理的一部分进行。 为了分析胸部X射线图像，首先对所有胸部X光片进行了筛查，以通过去除所有低质量或不可读的扫描来进行质量控制。 然后，由两名专业医师对图像的诊断进行分级，然后再将其清除以训练AI系统。 为了解决任何分级错误，还由第三位专家检查了评估集。 解决方案 通过使用InceptionV3网络，使用转移学习资源实现了深度神经网络。 可以在网络体系结构本身的实现中可视化所使用的参数。 该解决方案还使用了外部数据

英文原版 Tap The Power of TensorFlow and Theano with Keras, Develop Your First Model, Achieve State-Of-The-Art Results

深度学习领域的一个基础课件，有助于大家对于深度学习的学习。

Robomaster2018-SEU-开源 这是东南大学为Robomaster 2018设计的一个项目，其中包括完成自动射击和符文检测任务的完整过程。 包括装甲检测，符文检测，角度求解算法和驱动程序，串行通信。 这基本上是我们在比赛中使用的代码。 1.要求 平台： 杰特逊TX2 ubuntu16.04 环境 QT5 OpenCV3.4.0（Opencv4Tegra） 2.项目框架 Armor ， Rune ＆ Pose ：此处实现了三个核心算法。 您可以在这三个目录下阅读文档。 Darknet ：我们需要运行该项目的深度学习库，您需要首先对其进行编译。 驱动程序：相机驱动程序。 常规：所有程序的常规资源。 串行：与STM32的串行通信协议。 Main ：程序进入。 图：文档的资源文件 3.配置 1.克隆项目 将项目克隆到您执行的目录。 如果不确定，则/home/usrname/就可以了。 2.编译darknet库 darknet库是实现Rune Detection中的深度学习算法所需的依赖库。 为了满足我们的需求，我们对原始库进行了一些更改。 无论如何，请确保先进行

吴恩达Coursera深度学习课程 deeplearning.ai (2-1) 深度学习实践--作业（可执行源码）

在日常科研中，积累的一些发表在顶刊PNAS中的 有关深度学习在医学影像领域应用的研究文献。希望对大家有所帮助。

与 （CVPRW'19）高效骨干网 这个软件库包含 （ICCV'19）与 （CVPRW'19）高效的骨干网络。 该代码基于FCOS的 强调 高效记忆 更好的性能，特别是对于小物体 速度更快 与ResNet主干网比较 相同的超参数 相同的训练方案（最大纪元，学习率时间表等） 8个TITAN Xp GPU pytorch1.1 CUDA v9 cuDNN v7.2 骨干 多尺度培训 推断时间（毫秒） 箱式AP（AP / AP / APm / APl） 下载 R-50-FPN-1x 不 84 37.5 / 21.3 / 40.3 / 49.5 -- V-39 -FPN-1x 不 82 37.7 / 22.4 /41.8/48.4 R-101-FPN-2x 是的 104 41.3 / 25.0 / 45.5 / 53.0 -- V-57 -FPN-2x 是的

收集的HotChips2018的会议演讲ppt，包含Day1和Day2的所有演讲主题，总共27个ppt