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Face-Recognition-by-CNN.zip，这是一份不错的文件

cnn-text-classification-tf-master，一个卷积神经网络的小实例，基于TensorFlow

Deap脑电信号识别CNN-LSTM代码

带数据增强，模型保存恢复功能的mnist识别。90行代码cnn实现，简单易上手，正确率超99%

主要介绍了tensorflow基于CNN实战mnist手写识别(小白必看),文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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在这篇文章中，我们将讨论mask R-CNN背后的一些理论，以及如何在PyTorch中使用预训练的mask R-CNN模型。 1.语义分割、目标检测和实例分割 之前已经介绍过： 1、语义分割：在语义分割中，我们分配一个类标签（例如。狗、猫、人、背景等）对图像中的每个像素。 2、目标检测：在目标检测中，我们将类标签分配给包含对象的包围框。 一个非常自然的想法是把两者结合起来。我们只想在一个对象周围识别一个包围框，并且找到包围框中的哪些像素属于对象。 换句话说，我们想要一个掩码，它指示（使用颜色或灰度值）哪些像素属于同一对象。 产生上述掩码的一类算法称为实例分割算法。mask R-CNN就是这样一

实施StyleNet：使用LSTM生成样式化的图像标题 战队：蔡丽莎，刘德华 介绍 该项目的目的是实现一种图像字幕模型，该模型具有生成风格化字幕（浪漫或有趣）的能力。 我们将基于Microsoft Research Redmond的论文“ StyleNet：用样式生成有吸引力的视觉字幕”建立模型。 我们的模型将以Pytorch编写。 数据 我们的模型使用两个数据集。 第一个是具有图像和事实字幕的Flickr10k数据集，该数据集用于我们的图像字幕任务。 对于我们的语言模型，我们将使用由原始论文的作者发布的FlickrStyle 7k数据集。 技术概述 LSTM模型 我们将从本文应用因式分解LSTM模型。 对于图像字幕，文献中常用的策略是采用预先训练的CNN模型作为编码器，以将图像映射到固定尺寸的特征向量，然后使用LSTM模型作为解码器，以基于图像向量生成字幕。 在这里，“分解的LSTM”