Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

带数据增强，模型保存恢复功能的mnist识别。90行代码cnn实现，简单易上手，正确率超99%

主要介绍了tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过： 1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。 2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。 一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰度值）哪些像素属于同一对象。 产生上述掩码的一类算法称为实例分割算法。mask R-CNN就是这样一

心脏听诊是先天性心脏病（简称:先心病,CHD）初诊和筛查的主要手段。本项目对先心病心音信号进行分析和分类识别研究,提出了一种基于卷积神经网络的先心病分类算法。本文算法基于临床采集的已确诊先心病心音信号,首先采用心音信号预处理算法提取并组织一维时间域上心音信号的梅尔系数转变成二维特征样本。然后利用卷积神经网络进行分类识别,证实了本文方法有效地提高了心音信号分类的鲁棒性和准确性,有望应用于机器辅助听诊。 心音信号在采集过程中不可避兔地存在一些噪声干扰，干扰由多种原因造成，例如皮肤与传感器的摩獠音、采集环境的背景噪声、患者的呼吸扰动音等噪声干扰，故需对心音信号进行去噪处理，得到噪声较少的心音信号。 MFCC中的梅尔刻度是一种基于人耳对等距的音高变化的感官判断而制定的非线性频率刻度，能较好地反映人耳对声音的特点。

卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检测中的应用 卷积神经网络结构设计及其在目标检

深度学习算法示例 使用numpy从零开始的带有池层的简单卷积神经网络 技术： Python 3； Jupyter笔记本。 执照 该项目根据MIT许可条款获得许可。

文献检索大作业

C++11 项目平台：Microsoft Visual Studio 2015 计算机视觉库：Opencv 3.2+opencv-contrib V3.1 cmake3.8.1 项目以数字图像处理和机器学习为基础，以1485张图片组成的原始数据集为出发点，研究了从原始图片集中得到用于分类器训练的数据集；针对车牌区域特点和输入图片的特点，提出了四种不同的车牌区域提取方法，经过校正后得到车牌区域候选；参考自然场景下的文本检测方法和车牌中的字符分布特点，对车牌候选区域提取改进的最大稳定极值区域，通过使用非极大值抑制和区域校正得到字符候选人，通过字符判断分类器和字符搜索，实现非车牌区域的滤除和车牌区域7个字符的提取，其中字符判断使用基于20个描述性特征的支持向量机实现；通过使用金字塔梯度方向直方图特征得到了用于数字和字母识别的三层BP神经网络模型，定义了10层的卷积神经网络模型MyLeNet实现汉字的识别；搭建和编写了一个完整的工程项目，该项目整合了研究过程中的所有方法的程序实现，可以对数据集进行操作也可实现单张图片的自动识别，体现了端到端和数据驱动的思想。 包含设.计和论.文，

基于YOLOV5的车牌定位和识别源码，识别精度高达92%