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快速入门keras，这个是keras官网的中文翻译版本，写得还是比较详细的，适合刚入门的学习

在深度学习中，如果我们想获得某一个层上的feature map，就像下面的图这样，怎么做呢？ 我们的代码是使用keras写的VGG16网络，网络结构如图： 那么我们随便抽取一层的数据吧，就拿第四层的pooling以后的结果作为输出吧，参考上面的网络结构，得到的结果维度应该是[1,56,56,128]的尺度。 怎么做呢？ 首先通过keras构建模型： model = VGG16(include_top=True, weights='imagenet') 然后设置输入和输出为：原始的输入和该层对应的输出，然后使用predict函数得到对应的结果 dense_result = Model(in

喀拉拉邦 更快的R-CNN的Keras实现：通过区域提议网络实现实时目标检测。 从克隆 修复了从原产地奥克隆克隆时的几个错误 用法： theano和tensorflow后端都受支持。 但是在theano中编译时间非常长，强烈建议使用Tensorflow。 train_frcnn.py可用于训练模型。 要训​​练Pascal VOC数据，只需执行以下操作： python train_frcnn.py -p /path/to/pascalvoc/ 。 Pascal VOC数据集（分类对象周围边界框的图像和注释）可以从以下网站获得： : simple_parser.py提供了使用文本文件输入数据的另一种方法。 只需提供一个文本文件，每行包含： filepath,x1,y1,x2,y2,class_name 例如： /data/imgs/img_001.jpg,837,346,981

在本文中，我们向您展示如何为生成时装设计建立一个生成对抗网络（GAN）。

基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 基于Python+OpenCV+Django+人脸识别库实现的人脸识别系统源码+项目说明(课程设计).zip 【项目介绍】 本项目后端采用Python作为开发语言，Django作为WEB后端框架，用到的库有face_recognition人脸识别库,keras深度学习库,tensorflow,opencv计算机视觉库,Image等图片处理相关的第三方库。 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习、cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码和项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。

python keras tensorflow 实现，长短时记忆网络，AI项目，有数据集和代码，jupyter notebook 代码编写，有出图，包括模型保存

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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Keras CNN分类器 该存储库提供代码以根据Tensorflow 2.0中Keras API提供的预训练卷积神经网络（CNN）设置和训练自己的图像分类器。 您可以利用转移学习对自己收集的数据集进行训练，或者从头开始训练网络以比较大型数据集的性能。 如何使用 这个仓库的主要代码包含在ClassifierCNN类Classifier.py 。 您真正需要做的就是导入该类，设置一个适当的实例来指定所需的数据集和模型，一切顺利。 下面提供了一些示例： # Import pre-trained Keras CNN Model from keras.applications.densenet import DenseNet169 # Import ClassifierCNN class from Classifier import ClassifierCNN # Instantiate clas