图像分类 端到端Web应用程序具有CNN模型，可使用tensorflow在猫和狗图像之间进行分类。 数据集：3000张猫狗图像（每张图像1500张）。 查看数据集中的一些图像

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图像字幕：这是一个基于LSTM和编码器解码器体系结构的ML模型，可预测输入图像的字幕

分类预测 | MATLAB实现LSTM(长短期记忆神经网络)分类预测（完整源码和数据） 多特征输入多标签输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

1.领域：matlab，CNN卷积神经网络图像分割算法 2.内容：基于CNN卷积神经网络的图像中水域分割matlab仿真,仿真输出训练过程以及分割结果 +代码操作视频 3.用处：用于CNN卷积神经网络图像分割算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

Chinese_poem_generator 唐诗宋词生成器，MC胖虎，使用LSTM完成，先看几个demo： 一首藏头诗刀山火海送给大家！ 胖虎学诗，偏置偶，用典故，能做出边塞，田园，离别等多种风格的诗！ 依赖 Python3 张量流1.2+ 用法 “ python3 main.py -m {火车，测试，头部}”火车训练，测试随机写诗，头部藏头诗。 在对深度学习有一定了解的基础上，可尝试使用evalute.py评估自己训练的模型。 最近一次更新（2018-06-11） 增加覆盖 常见问题 问：默认写唐诗，如何使胖虎写宋词，歌曲等其他东西？ 答：因为仓库不宜过大，所以只放了词的训练数据而没

基于CNN的图像识别(Tensorflow) 使用CIFAR-10数据集

基于lstm和Gan的以歌词为输入的旋律生成系统内包含预训练模型以及数据集

人脸_面具_检测_CNN 基于计算机视觉和深度学习的OpenCV和Pytorch面罩检测系统 数据集 下载数据集： : 训练 训练ResNet50模型：在train_resnet50.ipynb中，选择data_path（安装数据集的位置）和model_dir（应保存训练后的模型的位置）。执行train_resnet50.ipynb 训练MobileNetV2模型：在train_mobilenetv2.ipynb中，选择data_path（安装数据集的位置）和model_dir（应保存经过训练的模型的位置）。执行train_mobilenetv2.ipynb 测验 打开test.ipynb 在导入中：从model_resnet50导入模型中选择以测试ResNet50模型，从model_mobilenetv2导入模型中选择以测试MobileNetV2模型。 选择一个model_p

Convolutional Neural Networks的Matlab代码，可经过代码文件test_example_CNN.m，对手写字体进行训练测试