Unsupervised Electric Motor Fault Detection by Using Deep Autoencoders Emanuele Principi

我又回到了另一个基于Arduino的家庭自动化项目。

项目面关键点检测

旷视科技提出的Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions，使用实例集预测实例2020cvpr

1991_Sub-Pixel Edge Detection in Character Digitization

kdd99ml 使用kdd99数据集的SciKit ML算法演示 基于Charanpal Dhanjal的工作 所使用的数据集是KDD Cup 99数据集 要下载数据集： 下载具有以下内容的KDD Cup 99数据集： wget 要么 wget 并解压缩。 第一个约占740MBytes，第二个约占71MBytes。 如果您使用较小的数据集，请在代码中调整文件名：raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data”更改为raw_data_filename = data_dir +“ kddcup.data_10_percent” 使用pyt

object_detection_utils

使用深度学习的混合恶意代码检测 关于 这是一种基于深度学习的混合恶意代码检测方法的Keras实现。 基本上，它是由自动编码器和深度信任网络组成的混合模型。 有关数据集的详细信息，请。 Python依赖 脾气暴躁的 凯拉斯 大熊猫 Scikit学习 张量流 环境设定 如果使用Python Ananconda Environment，则更可取。 您可以从下载 使用以下命令创建新的conda环境： conda create -n hybrid-code python=3.5 通过运行以下代码来激活环境： source activate hybrid-code 要安装所需的库，请运行以下命令：

该数据集包含764种2个不同类别的图像，用于进行头盔检测。 Helmet Detection_datasets.txt Helmet Detection_datasets.zip

针对口罩检测，进行调研，包括了分类器的设计，人脸检测的设计。 其中主要分为两阶段，先是人脸检测，然后将检测到的人脸，进行二分类，标签为戴口罩，不戴口罩。包括了pytorch的代码，ppt的讲解，技术文档。 人脸识别是MTCNN，然后分类可以自己训练，我采用的是ResNet-18.