DrowsyDriverDetection 使用Keras和卷积神经网络进行困倦驾驶员检测。 数据集： 眼睛数据集（不再可用）： : 打哈欠数据集： : 学分：， 注意：泡菜文件包含用于闭眼，睁眼和打哈欠的预处理数据集，泡菜文件为closed_eyes.pickle ， open_eyes.pickle ， yawn_mouths.pickle 。 包含的文件： eyePreprocess.py和yawnPreprocess.py ：通过将图像转换为灰度并将它们分为训练集和测试集来对数据进行预处理 eyesCNN.py和yawnCNN.py ：根据训练数据训练CNN。 Code_archive/eyeDetect.py和Code_archive/faceDetect.py ：简单的眼睛和面部检测代码使用16层级联，而不是传统的，因为原始的无法正确检测面部。

pyimagesearch 的Keras Multiple outputs and multiple losses 代码复现。包含数据集。

pyimagesearch的Basic regression with Keras 代码复现，包含数据集和模型

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face_recognition 项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。 更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！

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立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/26956/347465?utm_source=blogtoedu tensorflow 一般使用流程： 导入数据->定义模型->编译模型->模型训练->模型保存->模型预测 实现简单的分类模型 import tensorflow as tf inputs=tf.keras.Input(shape=[32,32,3]) '''卷积模块''' x=tf.keras.layers.Conv2D(10,kernel_size=[3,3],strides=[1,1],padding='SAME',activation='re

深度学习中的字母识别： Keras的深度神经网络模型

图像去噪的深度学习概述由田春伟，费伦克，张文贤，徐勇，左望孟和林嘉雯提供，其为 。 它已经由神经网络（IF：5.535）发布。 此外，本文已被推送到神经网络的主页上。 本文是针对图像去噪的深度学习的第一个完整摘要，对读者而言非常有意义。 它是通过微信公众账号在报道 ， 和 。 抽象 深度学习技术在图像去噪中获得了很多关注。 但是，不同类型的深度学习方法在处理噪声方面有很大的差异。 具体来说，基于深度学习的判别式学习可以很好地解决高斯噪声。 基于深度学习的优化模型方法对真实噪声的估计有很好的效果。 到目前为止，很少有相关研究来总结用于图像去噪的不同深度学习技术。 在本文中，我们对图像去噪中不同深度技术进行了比较研究。 我们首先对（1）用于加性白噪声图像的深卷积神经网络（CNN），（2）用于真实噪声图像的深CNN，（3）用于盲目去噪的深CNN和（4）用于混合噪声图像的深CNN进行分类，是嘈杂，

肝分割项目 目的：目的是通过计算机视觉在患者扫描时自动描绘肝脏。 所使用的方法来自研究论文 在此项目中，我们将这种方法应用于本研究论文描述的肝图像分割。 数据 提供NifTi格式的数据。 该数据集包含20种3D医学检查，我们为每项检查都提供了源图像以及肝脏分割的遮罩。 我们使用nibabel库（ ）来读取关联的图像和蒙版。 模型 我们训练了一个U-net架构，一个完全卷积的网络。 该体系结构的原理是在通常的签约网络中添加带有上采样运算符的层而不是池。 这允许网络学习上下文（契约路径），然后学习本地化（扩展路径）。 由于跳过连接，上下文信息被传播到更高分辨率的层。 因此我们拥有与输入相同大小