基于深度学习的深度估计或vo中性能评估指标，rel、rmse、log10等

人的姿态检测，尤其是老年人的行为监护，比如站，坐，躺，以及摔倒等。

基于深度学习的辅助驾驶系统中行人检测跟踪研究.caj 基于深度学习的辅助驾驶系统中行人检测跟踪研究.caj

BM3D代码matlab denoising_dl 基于深度学习和其他机器学习方法的图像或视频降噪。 该程序将探索许多神经网络对静止图像进行降噪，并且将来还将扩展到视频降噪。 当前，已实现具有批处理归一化的MLP / CNN / CNN。 比较的黄金程序是BM3D，python版本来自：。 经过测试，最终结果与BM3D matlab不同。 让我们使用matlab作为参考代码。 原始python代码git：原始BM3D是matlab版本，在这里： 有一些BM3D源代码：VapourSynth-BM3D：这是围绕Marc Lebrun的BM3d实现的python包装器：

基于深度学习的花卉识别系统设计与实现.pdf

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data，运行 test.py，不出意外能够进行识别，结果如下： the 0 th example. 文本结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi

Python基于深度学习的舌象诊断系统源码.zip

基于深度学习的肿瘤辅助诊断系统，以图像分割为核心，利用人工智能完成肿瘤区域的识别勾画并提供肿瘤区域的特征来辅助医生进行诊断。有完整的模型构建、后端架设和前端访问功能。 4 提交

基于深度学习的MRI脑肿瘤图像分割技术研究综述.pdf