将神经网络中root地址改为该压缩包解压后的文件夹，例如：root = "E:/0 data/fake"，来测试网络是否可以正常运行。

基于CNN卷积神经网络的文字识别matlab仿真,matlab2021a运行测试

layers = [ ... imageInputLayer([1 2048 1])%%2D-CNN convolution2dLayer([1,2],4) reluLayer maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2) convolution2dLayer([1,2],4) reluLayer maxPooling2dLayer([1 2],'Stride',2) fullyConnectedLayer(2) softmaxLayer classificationLayer];

人脸特征提取 这是一个CNN，可从kaggle数据集中获取96 * 96图像，并预测15个界标点： [left_eye_center_x] [left_eye_center_y] [right_eye_center_x] [right_eye_center_y] [left_eye_inner_corner_x] [left_eye_inner_corner_y] [left_eye_outer_corner_x] [left_eye_outer_corner_y] [right_eye_inner_corner_x] [right_eye_inner_corner_y] [right_eye_outer_corner_x] [right_eye_outer_corner_y] [left_eyebrow_inner_end_x] [left_eyebrow_i

使用python实现，采用 Mask R-CNN 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目

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基于卷积神经网络的图像识别，资料包含一些参考文献及matlab仿真程序，仅供参考。

用Tensorflow搭建CNN卷积神经网络，实现MNIST手写数字识别-附件资源

cnn_captcha 使用CNN通过张量流识别验证码。本项目针对字符型图片验证码，使用张量流实现卷积神经网络，进行验证码识别。项目封装了比较通用的校验，训练，验证，识别，API模块，极大地减少了识别字符型验证码花费的时间和能量。 如果您在使用过程中出现了一个错误和做好的改进，欢迎提出问题和PR，作者会尽快回复，希望能和您共同完善项目。 如果您需要识别点选，拖拽类验证码，或者有目标检测需求，也可以参考这个项目 。 时间表 2018.11.12 初版Readme.md 2018.11.21 加入关于验证码识别的一些说明 2018.11.24 优化验证数据集图片的规则 2018.11.26 tr

预测模型调研文档 预测模型调研文档（RNN、CNN、LSTM模型）