DeepLabCut：无需标记的深度学习(动物)姿态估计与行为跟踪

在matlab环境中搭建PNN网络并应用在变压器故障诊断中去，有相关阅读文档！

遥感影像中的建筑物分割标注，内含图片1000张，标签1000个。纯手工标注，公开分享资源。

非常好的机器学习深度学习课件，(十三)RNN和LSTM.pptx

联邦蒸馏是联邦学习中的一种新的算法范式，使客户端能够训练不同的网络架构。在联邦蒸馏中，学生可以通过提取客户端对公共服务器数据的平均预测来学习他人的信息，而不会牺牲他们的个人数据隐私。然而，仅使用平均软标签作为所有学生的老师的方法会受到客户端草案的影响，尤其是当本地数据是异构时。软标签是模型之间的平均分类分数。在本文中，我们提出了一个新的框架FedMMD（基于多教师和多特征蒸馏的联邦学习），该框架对客户端之间的不同数据分布具有鲁棒性。FedMMD扩展了FD训练程序中的聚集阶段和蒸馏阶段。与在所有学生中共享同一教师的方法相反，FedMMD 为每个需要进行多次独立蒸馏的学生分配不同的教师。由于每个模型都可以单独视为教师，FedMMD解决了共享教师仅具有平均性能由平均软标签引起的问题。同时，在每次蒸馏中，FedMMD没有使用模型在公共数据上的平均软标签作为教师，而是引入了中间表示和软标签的组合作为蒸馏目标，以了解教师的更多信息细节。我们在两个公共数据集（CIFAR10和MINIST）上的广泛实验证明了所提出的方法的性能。

基于时频图深度学习的雷达动目标检测与分类.pdf

毕业设计:基于深度学习的人脸识别签到系统的设计与实现 准备： 安装virtualenv: pip install virtualenv 创建虚拟环境: virtualenv venv 进入虚拟环境: venv\Scripts\activate 安装依赖的包: pip install -r requirements.txt 运行： 更新数据库：python app.py db upgrade 生成管理员用户：python app.py init 运行：python app.py runserver 初始管理员账户： 学号：000000 密码：666666

本次作业需要利用深度学习的方法对 10 类图片进行分类，图片类别及示例如图 1 所示。提供的数据包含 30000 张带类别标签的图片组成的训练集，和 5000 张无类别的测试集，需要用训练好的模型对测试集图片进行分类，并将结果生成 csv 文件上传提交。选用 python 编写网络架构，深度学习框架在 pytorch/tensorflow/caffe 中任选其一。

为了解决在复杂背景以及人流密集且互相遮挡的场景下, 对人流密度进行估计精度低的问题, 提出了基于YOLOv3增强模型融合的方法进行人流密度估计. 首先将数据集分别进行头部标注和身体标注, 生成头部集和身体集. 然后用这两个数据集分别训练两个YOLOv3增强模型YOLO-body和YOLO-head, 最后使用这两个模型在相同的测试数据集上推理, 将其输出结果进行极大值融合. 结果表明基于YOLOv3增强模型融合的方法, 与原始目标检测方法和密度图回归的方法相比精度提高了4%, 且具有较好的鲁棒性.

机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容。很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法。这里我们将为您总结一下常见的机器学习算法，以供您在工作和学习中参考。机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。根据数据类型的不同，对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域，人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域，有几种主要的学习方式。将算法按照学习方式分类是一个不错的想法，这样可以让人们在建模和算法选择的时候考虑能根据输入数据来选择最合