人脸识别 这个仓库是使用TensorFlow 2.0框架，并基于 论文上完成的，其中主要分为四大块：人脸检测、人脸矫正、提取特征和特征比对。各个模块的大小和在我的 17 款 macbook-pro 的 CPU 上跑耗时如下： 人脸检测：使用的是 mtcnn 网络，模型大小约 1.9MB，耗时约 30ms； 人脸矫正：OpenCV 的仿射变换，耗时约 0.83ms； 提取特征：使用 MobileFaceNet 和 IResNet 网络，耗时约30ms； 特征比对：使用曼哈顿距离，单次搜索和完成比对耗时约 0.011 ms； 注册人脸 注册人脸的方式有两种，分别是: 打开相机注册: $ python register_face.py -person Sam -camera 按 s 键保存图片，需要在不同距离和角度拍摄 10 张图片或者按 q 退出。 导入人脸图片: 保证文件的名字与注册人名相

完善的机器学习：笔记，练习和Jupyter笔记本 在下面，您将找到补充第二版《机器学习精炼》（剑桥大学出版社出版）的一系列资源。 目录 小部件样本和我们的教学法 我们相信，只有对以下三个问题中的每一个回答都是肯定的，才能精通某种机器学习概念/主题。 Intuition你能用一个简单的图景描述这个想法吗？ Mathematical derivation您可以用数学符号表达直觉并推导基础模型/成本函数吗？ Implementation您可以在不使用高级库的情况下使用Python这样的编程语言对派生代码进行编码吗？ Intuition comes first. 直观的飞跃先于知识的飞跃，因此，我们在书中包括了300多种彩色插图，这些彩色插图经过精心设计，可以直观地掌握技术概念。 这些插图中的许多是动画的快照，这些动画显示了某些算法的收敛性，某些模型从不完全拟合到过度拟合的演变等。可以使用动画（与静态图形相对）来最好地说明和理解此类概念。 您可以在此存储库中找到大量这样的动画-您也可以通过这些注释的原始Jupyter笔记本版本来修改自己。 这里只是几个例子： 交叉验证（回归）

matlab 交叉验证代码 Preface 下面是我对这篇 Reading Text in the Wild with Convolutional Neural Networks 文章, 对于前半部分：文字定位检测部分的复现大致流程。 用的数据集是 ICDAR 2011: ，不少人都说 ICDAR 2011 数据集下载不了，我在这里上传一份我自己备份的： 需要指出的是，一方面因为做个实验与示例，且数据集小，做的结果比较粗糙。希望大家包含一下，因为不少同学跟我私信要代码，我在这里贴出来。希望得到大神的建议，帮助完善。 整理后的过程文件都在 reading text in the wild 中。 edge_boxes_with_python 文件夹，存放 Edge Boxes 、Random Forest 的代码，还有一些中间保存的变量结果。 Bounding_Box_Reg 是存放最后回归的文件夹。训练数据的生成、网络的定义都在里面。 Output 文件夹存放中间输出的图像，即将 Bounding Boxes 画在原图上的结果。 **注意：**下面有些数学公式，Github 上不支持，您

Neural Network Programming with Java.rar，神经网络JAVA实现英文版及源码，Neural Network JAVA

图像重复数据删除器（imagededup） imagededup是一个python软件包，它简化了在图像集合中查找精确且几乎重复的任务。 该软件包提供了利用散列算法的功能，这些算法特别擅长查找精确的重复项，而卷积神经网络也擅长查找近似的重复项。 还提供了评估框架来判断给定数据集的重复数据删除质量。 以下详细说明了软件包提供的功能： 使用以下算法之一在目录中查找重复项： （CNN） （PHash） （DHash） 波哈希（WHash） （AHash） 使用上述算法之一生成图像编码。 给定基本事实映射的框架来评估重复数据删除的有效性。 绘制找到给定图像文件的重复项。 该软

模糊和清晰的图像分类 分类模糊和清晰的图像 介绍 在日常生活中，由于聚焦不佳，帧中物体的运动或在捕获图像时的握手运动，我们会遇到从相机单击的不良图像。 Blur is typically the thing which **suppress the high-frequency** of our Images, therefore can be detected by using various low-pass filter eg. Laplacian Filter. 作为一个聪明的人（我自己是CS人士），我们不想手动过滤掉清晰和模糊的图像，因此我们需要一些聪明的方法来删除不必要的图像。 LoG筛选器 我还应用了高斯（ ）滤波器的拉普拉斯算子来检测模糊图像，但是很难找到区分图像所需的阈值的确切值。 尽管结果并不令人着迷。 使用方差 一些讨论 LoG参考： 在Python中实现

三层简单的神经网络的前向传播算法，适合初学者学习借鉴

语义分割的有效解决方案：具有无可分离卷积的ShuffleNet V2 我们提出了一种计算有效的语义分割方法，同时实现了对Cityscapes挑战的70.33％的高均值交集（mIOU）。 建议的网络能够在移动设备上实时运行。 纸： 如果您发现该代码对您的研究有用，请考虑引用我们： @InProceedings{turkmen2019efficient, author = {Sercan T{ \" u}rkmen and Janne Heikkil{ \" a}}, title = {An Efficient Solution for Semantic Segmentation: {ShuffleNet} V2 with Atrous Separable Convolutions}, booktitle = {Image Analysis}, year

卷积神经网络的字体分类 该项目的想法是创建一个神经网络，以检测一种字体中的多种样式（多标签分类问题）。 我要检测的样式是“海报”，“漫画”，“复古”，“ Techno”，“未来派”等。 问题 如果您是设计师并且拥有很多字体，那么就很难记住计算机上本地所有的字体。 有时，最好根据其样式（如“海报”，“复古”等）来过滤字体。但是字体文件没有这种样式元数据，因此您不能这样做。 平面设计师受苦。 项目结构 . ├── data # Scraped and generated data which is used to train models

得来的完整原版pdf，共361页，不是图片版，有索引，自然语言入门神书，豆瓣评分9.1