SwinTransformer算法原理解析

用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据 用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据 用于pCR预测的乳腺癌患者CDIs图像集合，250多例数据

美国手语(ASL)数据集，我们为每个人的每个手势捕捉了60张照片(26个字母和空白)，从而准备了一个由60 x 5 x(26+1) = 8100张图像组成的数据集。然后对每幅图像进行Canny边缘检测预处理。我们已经将6480个预处理手势分配给训练集，1620个分配给验证集。数据集包括距离相机不同距离的手势图片。

简单分享一下自己遇到过的深度网络的一些模型, 这个是基于tensorflow框架的deeplabv3+网络的一个pb网络文件, 是自己根据这位大佬, 我心中的一位老师, 相关链接如下:https://blog.csdn.net/weixin_44791964?type=blog. 因为相关文章链接较长, 给大家这个博主主页的链接吧. 如果想去探索这个网络, 可以去看看. 这位老师太强了. 哈哈哈, 不推荐了. 再说一下这个资源的问题, 因为相关模型文件都很大, 很多github项目不会放相关网络文件, 所以对于自己学习太困难的, 因为没有这么多资源去自己训练, 所以希望上传这个资源对你有用吧. 有什么问题可以及时反馈~

1. 使用自定义深度卷积神经网络从胸部x线图像中检测肺炎，并使用5856张x线图像(1.15GB)对预训练模型“InceptionV3”进行再训练。 2. 为了重新训练去除了输出层，冻结了前几个层，并为两个新标签类(肺炎和正常)微调模型。 3.自定义深度卷积神经网络的测试精度为89.53%，损失为0.41。

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数据集为猫狗数据集，数据集中猫狗图片大小不一致，可以自行来调整数据的大小以便模型可以训练学习。

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WebShell检测器 基于深度学习与集成学习的综合策略

主要内容：以上是实现空气质量与天气预测的数据集 适合人群：深度学习初学者 大家可以看深度学习实战6的案例，利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好．