作者：Tom Hardy Date：2020-1-6 来源：总结|深度学习实现缺陷检测 前言 缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难做到对缺陷特征完整的建模和迁移，复用性不大，要求区分工况，这会浪费大量的人力成本。深度学习在特征提取和定位上取得了非常好的效果，越来越多的学者和工程人员开始将深度学习算法引入到缺陷检测领域中，下面将会介绍几种深度学习算法在缺陷检测领域中的应用。 1、A fast and robust convolutional neural network-based defect detection model in product qua

一个10类常见物体数据集，简称为CIFAR-10，所有图片的像素为32×32，训练集包含50,000个样本，测试集包含10,000个样本。 对象x_train为训练集常见物体的各像素值，即训练集自变量； 对象y_train为训练集常见物体的实际值，即训练集因变量； 对象x_test为测试集常见物体的各像素值，即测试集自变量； 对象y_test为测试集常见物体的实际值，即测试集因变量。

简述手势识别的实现方法以及相应的深度学习算法

CIFAR10数据集包含60,000张32x32的彩色图片，10个类别，每个类包含6,000张。其中50,000张图片作为训练集，10000张作为测试集。图11从每个类别中随机抽取了10张图片，展示了所有的类别。

猫狗数据集 包含25000张RGB图片，其中cat12500张，dog12500张

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4576张摔倒数据集，包括图片和训练好的.xml文件，可供训练生成智能识别摔倒的.pth模型和.h5模型

作者: Gareth James, Daniela Witten, TrevorHastie and Robert Tibshirani 《统计学方法概论》是本书单最受欢迎的入门读物之一。它从机器学习的角度对数据科学进行了介绍。本书介绍了关于如何使用统计计算与机器学习的方法，为刚刚进入机器学习领域的初学者提供了明确清晰的指导。此外，本书还囊括了诸多应用实例与算法解析。对于那些青睐R编程的学习者，本书也有实例介绍。如果你不是程序员，可千万别被这本书吓倒。无论如何，这本书堪比无价之宝。

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