吴恩达深度学习个人笔记，pdf版本，很清晰，可以打印，欢迎大家下载

吴恩达深度学习课程 第二课作业：包括 原题 以及 自己写的答案。 自己写的答案均检测过，其中因为代码更新而导致的问题也修改了。 原题没任何改动，但我加了一个修改提示文档。

包含深度学习课程第一课第二周作业所需数据集、模块和相关代码。相关课程的作业的文档说明请搜索相关博客即可。 课程使用notebook做的，需要先安装juyter notebook。 在编程一开始需要导入python第三方库，包括numpy h5py matplotlib PIL scipy 统一使用pip下载安装，安装方法在命令窗口pip install 库名称 。 资源文件： assignment2.ipynb 是notebook文件可在网页book中打开，做好的作业和代码及运行结果都在里面； images 文件夹中是一些共测试的图片 datasets 文件夹中是本周课程用到的数据集，包括训练集和测试集； assignment2 文件夹是其他人做的作业； lr_utils.py 是课程提供的导入数据的模块，具体代码开始部分使用。

自用就是这个，放在对应目录就行，不能直接传源文件所以传的是压缩文件。文件很大，如果要自己做一个yolo.h5的话还是比较费心的。

如果import其他地方找到的yolo.h5可能导致文件不可用，折腾了一下午，终于搞定了这个文件，现在分享出来~

适用于吴恩达深度学习课程的yolo.h5模型文件，利用yolo官网的weights与cfg文件，通过yad2k转换为keras的h5模型文件。

吴恩达深度学习deeplearning第一课课后测验及编程作业（含答案）

因为吴恩达老师深度学习课程第四课第三周作业中需要用到yolo.h5，于是自己利用yolov2.cfg与yolov2.weights自己生成的yolo.h5，亲测可用。 没分的可以去我的github看看，下面有具体方法以及百度网盘下载地址，网址为：https://github.com/freenowill/Object-Detection

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