深度学习,人工智能经典资料
2022-12-27 19:26:22 45.19MB 人工智能 学习资料
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分享人工智能体系课程——《人工智能:深度学习从入门到精通体系课(2022最新)》,一共25周视频教程,提供源码下载
2022-12-27 19:26:21 218B 人工智能
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深度学习-Transformer实战系列课程,视频+源码+数据+文档
2022-12-27 14:32:18 222B Transformer
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基于深度学习的农作物病虫害识别APP源码+项目说明.zip 【APP功能】 “拍照识别病虫害”:用户可以对发病的作物叶片或者果实进行拍照,裁剪对应发病区域,等待2~3秒即可以返回匹配率最高的三个疾病,并将识别率标记到对应的疾病卡片上,显示在照片的上方。用户可以通过拍照识别结构卡片,会显示对应疾病的具体信息、危害病症、传播途径、发病条件和治理方法。帮助用户快速找到解决方法,对症下药。 大数据 农技学习”:该界面罗列了100多种蔬菜、粮棉油、水果、经济作物等几类常见的农作物,并使用TabLayout + Fragment滑动布局加载这些农作物。可以使大量数据流畅的展示给用户。用户通过点击对应疾病的卡片,获取当前病虫害的典型照片以及具体信息,包括:对应症状、病原、传播途径和发病条件、防治方法等等。为解决大多数农民用户不会拼音、难以识字的问题,该界面也配备了多方言的语音朗读,解决南北语言差异问题的同时也构成了良好的交互界面,方便用户使用。
海星海星目标检测数据集(棘冠海星除外),在文件夹中有1376个文件,688个图像文件和688个标签文件 海星海星目标检测数据集(棘冠海星除外),在文件夹中有1376个文件,688个图像文件和688个标签文件
2022-12-26 19:31:35 74.18MB 海星 检测 数据集 深度学习
压缩包包含 1:EMNIST数据集压缩包 2:EMNIST转化为图片后的格式(PNG) 3:EMNIST数据集转化为图片代码 EMNIST数据集介绍:名字的由来为,Extended MNIST (EMNIST), 一个在手写字体分类任务中更有挑战的 Benchmark EMNIST 主要分为以下 5 类: 1:By_Class : 共 814255 张,62 类,与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 2:By_Merge: 共 814255 张,47 类, 与 NIST 相比重新划分类训练集与测试机的图片数 3:Balanced : 共 131600 张,47 类, 每一类都包含了相同的数据,每一类训练集 2400 张,测试集 400 张 4:Digits :共 28000 张,10 类,每一类包含相同数量数据,每一类训练集 24000 张,测试集 4000 张 5:Letters : 共 145600 张,26 类,每一类包含相同数据,每一类训练集5600 张,测试集 800 张
2022-12-26 19:31:32 579.13MB 人工智能 深度学习 机器学习 神经网络
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利用SSD网络进行车牌检测模型训练
2022-12-26 19:31:31 195KB 深度学习
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Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns。 相似变换相当于等距变换和均匀缩放的一个复合,即为: 左上角2*2矩阵为旋转部分,右上角为平移因子。它有四个自由度,即旋转、x方向平移、y方向平移和缩放因子s。相似变换后长度比、夹角保持不变,其与相似三角形类似。 虽然相似变换和仿射变换的变换矩阵一样,但是其定义不一样。因为相似变换中不存在倾斜变换(也叫错切变换、剪切变换、偏移变换)、翻转变换,而仿射变换中存在。
2022-12-26 15:38:12 314KB 深度学习 人脸对齐
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目录 一、何为目标检测 二、如何做到目标检测 三、R-CNN 引入 R-CNN的缺点有哪些 四、Fast R-CNN 引入 Fast R-CNN比R-CNN优化的地方,以及其依旧存在的问题 五、Faster R-CNN 引入 网络结构 网络训练 RPN网络训练 总体流程 RPN网络标签的生成 RPN网络LOSS Faster R-CNN网络训练 一、何为目标检测 给你一张图片,告诉我图里有什么?在哪? 二、如何做到目标检测         学过深度学习的都知道已经事情,一个深度神经网络就是一个巨大的函数,给它输入,它给你输出,相信很多读者都自己构建过深度神经网络并在MNIST手写数字数据集上
2022-12-26 13:45:36 705KB AS cnn深度学习 fast
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大神自写的神经网络算法。应用梯度下降和反向传播算法识别手写数字。
2022-12-26 12:35:09 6KB 机器学习 神经网络 深度学习
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