颜色分类leetcode CarL-CNN Car Logos CNN - 构建我自己的汽车标识分类神经网络 描述 CarL-CNN 接受了 20,778 张 50x50px RGB 图像的训练，这些图像描绘了 40 个不同汽车品牌的标识。 该数据集是从松散的网站上精心挑选的，包含各种配色方案（黑/白、RGB、CMYK、单色）、不同角度的图像、照片、绘图、草图，有时可能包含一些噪音（其他标识、背景等） .) 它通过归因于预测的品牌标签对给定图像进行分类： 模型指标 该模型得到以下分数： 精度：94.20% 召回率：94.03% F1分数：94.04% 准确度：94.03% 特征 Jupyter Notebook 文件包含用于展示、类别概率预测和新图像识别的方法定义。 此外，还对错误预测的案例进行了仔细检查，以分析哪些汽车品牌需要一些数据集丰富。 未来发展 我计划将它变成一个 Web 应用程序，并允许添加用户拥有的图像进行分类。 稍后，我打算使用sl4a，将其制作成Android应用程序并启用手机摄像头识别车标——真正的计算机视觉！ 链接 - 完整运行 CarL-CNN 所需的链接 （解

卷积神经网络用于句子分类2014年论文的解读ppt，通过开题介绍卷积的概念，以及论文完成的工作突破性意义，以及论文中的模型构建

使用深度学习的多手写数字识别（TensorFlow-Keras） 要求 TensorFlow（Keras） 的Python 3.5 + Numpy（+ MKL适用于Windows） PIL（枕头） Opencv的 tkinter（python GUI） 关于项目 使用CNN（卷积神经网络）在MNIST数据集上训练模型 将模型另存为'mnist.h5'（train_digit_recognizer.py） 使用tkinter GUI制作画布并在其上写数字 使用PIL在画布上获取“手写数字”的副本，并以“ img_ {image_number} .png”的形式保存到“ / img”中 同样在OpenCV帮助下，通过识别轮廓，它可以处理多个数字 使用保存的模型'mnist.h5'从画布预测保存的手写数字图像 屏幕截图 绘图画布... 输出图像... 使用PIL-ImageGrab

将svm用于分类 直接输入数据即可 里面含有数据归一化

prim matlab代码双支持向量机 MATLAB, CVX 这个项目是为清华大学凸优化课程的作业6创建的，由李丽博士主讲。 这个作业要求我们实现孪生 SVM 及其对偶问题。 在这个项目中，我们使用 CVX 来解决优化问题。 'twin_svm.m' 是 prim 问题的实现，而 'twin_svm_dual.m' 是它的对偶形式。 此外，'main.m' 提供了生成训练数据和测试数据的代码，对于二维数据，程序可以返回一些说明图。 您可以添加适当的断点来一一查看数字。

颜色分类leetcode 车辆探测器 该项目 我对这个项目的目标是： 通过删除重复图像（或接近重复）来清理图像数据集。 从标记的训练图像集中提取特征以构建包含以下内容的特征向量： 定向梯度(HOG) 特征的直方图。 颜色直方图特征。 空间颜色特征。 训练线性 SVM分类器以基于 识别汽车与非汽车。 使用 SVM 和滑动窗口技术搜索车辆。 估计检测到的车辆的边界框。 这个怎么运作 该车辆检测器使用带有非线性 SVM 的滑动窗口搜索来将图像中的不同窗口分类为是否包含汽车。 从那以后，我们随着时间的推移进行整合以消除误报分类。 然而，在讨论检测管道之前，我需要解释样本选择和训练过程。 样本选择 对于该项目，提供了超过 8000 张 64x64px 的车辆和非车辆类别的组合图像（下面进一步讨论）。 由于这些样本来自视频，因此由于视频的连续成名看起来非常相似，因此许多图像看起来几乎相同。 我没有使用这个数据集进行训练，这会导致人为地提高验证准确性或导致训练集的多样性降低，我删除了几乎重复的图像。 这是由clean_dataset.py完成的，它使用图像散列算法一次检查每个图像，并拒绝任何与先前观

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TextRecommended TF-IDF SVM文本分类实现 实现了三个分词接口 IK Jeseg Stanford 还是觉得Jeseg最好，自定义的空间也大 特征选取是用CHI2 语料库是搜狗

使用CNN进行面部表情识别：使用CNN和Keras和Tensorflow创建的面部表情识别模型

matlab灰色处理代码基于深度学习的投影梯度下降用于图像重建 该项目包括一个框架，以： 在Pytorch中训练神经网络（Unet）作为图像到图像投影仪，将其导出为.pth和.onnx格式 在[1]中应用松弛投影梯度下降（RPGD）进行图像重建。 对于这一部分，在Python和Matlab中都提供了代码。 在Matlab中，由于有许多库，测量操作员可能更容易获得。 %%% 入门 先决条件 Python 3.7 Pytorch 1.1.0 Scipy 1.2.1 Matplotlib 3.0.3 对于Matlab代码： Matlab R2019a深度学习工具箱 正在安装 下载文件夹代码和数据 运行测试 此处提供的干净数据（位于train_target和test_target文件夹中）包含200个训练图像，20个测试图像，每个图像都有1个通道，灰度像素为320x320。 每个图像都是从Matlab幻象函数生成的，参数是从修改后的Shepp-Logan头部幻像获得的参数E，然后通过使E = E + 0.01 * randn（10,6）来添加一些变化。 测量算子H是5x5卷积，权重= 1/25