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。

基于深度学习的疲劳驾驶检测方法研究.pdf

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基于深度学习的生物信息学聚类方法 ”期刊的“”中发表的论文“基于深度学习的生物信息学聚类方法”的代码和补充材料。 此仓库将定期更新。 特别是，将添加更完整的Jupyter笔记本。 在本文中，我们回顾了基于深度学习的聚类分析方法，包括网络训练，表示学习，参数优化和制定聚类质量指标。 我们还讨论了在不同的场景（例如生物成像，基因表达聚类）中，基于不同的自动编码器体系结构（例如，香草，变异，LSTM和卷积）的表示学习如何比基于ML的方法（例如，PCA）更有效。 ，以及将生物医学文本聚类。 基于深度学习的无监督/聚类方法，链接到论文和代码 我们提供了基于深度学习的无监督/聚类方法，论文链接和代码的列表。 此外，还将列出提出新方法和论文的文章。 敬请期待！ 标题 文章 会议/期刊 代码 卷积自动编码器（DCEC）的深度聚类 ICONIP'2017 用于一致性培训（UDA）的无监督数据增强 Arx

面部防喷雾剂 使用CASIA-SURF CeFA数据集， 和脸反欺骗任务解决方案。 模型 M，参数 计算复杂度，MFLOP 红绿蓝 深度 红外 损失函数 最佳LR 最低ACER（CASIA-SURF值） 快照 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0242 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :cross_mark: 交叉熵 3e-6 0.0174 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :check_mark: :check_mark: 交叉熵 1e-7 0.0397 下载 羽毛网 0.35 79.99 :check_mark: :cross_mark: :cross_mark: 失焦 3e-6 0.0066 下载 MobileLiteNet 0.57 270.91 :check_mark: :cross_mark: :cross_m

异常检测作为智能视频监控的研究难点和关键技术，其关键问题就是如何获得更好的特征表示，而深度学习相较于传统方法的优势在于可以自动地从海量数据中学习出有用的特征数据，为异常检测问题提供了一个很好的解决方法。

本科毕业设计——基于深度学习的口罩佩戴检测及人脸识别系统源代码 Run pip install -r requirements.txtin terminal; Run main.py in your IDE or python interpreter;

此演示展示了信号数据示例的完整深度学习工作流程。 我们展示了如何准备、建模和部署基于深度学习 LSTM 的分类算法来识别机械空气压缩机的状况或输出。 我们展示了如何执行深度学习工作流程的以下部分的示例： 第 1 部分 - 数据准备第 2 部分 - 建模第 3 部分 - 部署 该演示是作为 MATLAB 项目实现的，需要您打开该项目才能运行它。 该项目将管理您需要的所有路径和快捷方式。 第一次运行项目时还需要一个重要的数据副本。 第 1 部分 - 数据准备本示例说明如何提取将用作LSTM深度学习网络输入的声学特征集。 跑步： 打开 MATLAB 项目 Aircompressorclassification.prj 打开并运行 Part01_DataPreparation.mlx 第 2 部分 - 建模此示例展示了如何训练 LSTM 网络对包括健康和不健康信号的多种操作模式进行分类

本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 目前垃圾分类已经在许多城市开展起来。这看似微不足道的“小事”，实则关系到13亿多人生活环境的改善，理应通过人工智能技术来大力提倡社会风气养成。本次实验提供六个类别的垃圾识别分类数据集，分别是glass、cardboard、metal、paper、plastic、trash。本次实验是基于卷积神经网络模型来完成六个类别垃圾分类。 2.任务要求 每位同学单独完成；建立神经网络模型，并尽可能将其参数调优到最佳状态；绘制深度学习模型图、绘制并分析学习曲线等；分析模型并试着调试不同学习率等超参数对模型的结果影响 ；使用Python语言。 3.实验方法 卷积神经网络 （Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Full

针对实际交通场景下的车辆目标，应用深度学习目标分类算法中具有代表性的Faster R-CNN框架，结合ImageNet中的车辆数据集，把场景中的目标检测问题转换为目标的二分类问题，进行车辆目标的检测识别。相比传统机器学习目标检测算法，基于深度学习的目标检测算法在检测准确度和执行效率上优势明显。通过本实验结果分析表明，该方法在识别精度以及速度上均取得了显著的提高。