MATLAB Resources about activity recognition-行为识别资料 机器学习和迁移学习 行为识别常用的特征提取方法

Keras基于VGG对五种图片类别识别的迁移学习

mobilenet_v2的预训练模型，可以用于迁移学习训练。

这个资源是用基于PyTorch的框架做的，用的是VGG19的神经网络模型，做的是一个图像风格迁移的案例。代码很详细，我做了非常多的注释，容易看懂。

基于多模态生理数据的连续情绪识别技术在多个领域有重要用途, 但碍于被试数据的缺乏和情绪的主观性, 情绪识别模型的训练仍需更多的生理模态数据, 且依赖于同源被试数据. 本文基于人脸图像和脑电提出了多种连续情绪识别方法. 在人脸图像模态, 为解决人脸图像数据集少而造成的过拟合问题, 本文提出了利用迁移学习技术训练的多任务卷积神经网络模型. 在脑电信号模态, 本文提出了两种情绪识别模型: 第一个是基于支持向量机的被试依赖型模型, 当测试数据与训练数据同源时有较高准确率; 第二个是为降低脑电信号的个体差异性和非平稳特性对情绪识别的影响而提出的跨被试型模型, 该模型基于长短时记忆网络, 在测试数据和训练数据不同源的情况下也具有稳定的情绪识别性能. 为提高对同源数据的情绪识别准确率, 本文提出两种融合多模态决策层情绪信息的方法: 枚举权重方法和自适应增强方法. 实验表明: 当测试数据与训练数据同源时, 在最佳情况下, 双模态情绪识别模型在情绪唤醒度维度和效价维度的平均准确率分别达74.23%和80.30%; 而当测试数据与训练数据不同源时, 长短时记忆网络跨被试型模型在情绪唤醒度维度和效价维度的准确率分别为58.65%和51.70%.

这是一个使用预训练的VGG19网络完成图片风格迁移的项目，使用的语言为python，框架为tensorflow。 给定一张风格图片A和内容图片B，能够生成具备A图片风格和B图片内容的图片C。

本文使用预训练的Resnet50网络对皮肤病图片进行二分类，基于portch框架

vmware平台的虚拟机迁移H3CCAS平台虚拟机化格式转换

(66条消息) TensorFlow2.0 学习笔记（四）：迁移学习（MobileNetV2）_种树最好的时间是10年前，其次是现在！！！-CSDN博客.url

transfer dense121迁移学习模型模板参数不变只训练classifier这一层的参数 ，迁移学习的一个案例模板