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时间序列和NLP的深度学习 有关信息，请参见。

CNN_LSTM_CTC_Tensorflow 基于CNN + LSTM + CTC的OCR（光学字符识别）使用张量流实现。 注意：图像中的字符数（可变长度）没有限制。 看一下下面的图像。 我使用此代码训练了一个具有100k图像的模型，并在对测试数据集（200k图像）获得了99.75％的准确性。 两个数据集中的图像： 更新2017.11.6 ： 竞争页面现在不可用，如果要重现此结果，请参见有关数据集的，解压缩.tar.gz文件后，标签文件（.txt文件）与图像位于同一文件夹中。 更新2018.4.24 ： 更新到tensorflow 1.7并修复问题报告的一些错误。 结构体 图像

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使用CNN和CRF进行人脸分割 我们尝试不同的方法来完成人脸分割： 。 型号和更多详细信息，请访问Aaron Jackson的。 我们将CRF添加为后处理。 CRF由实现。 。 原始。 根据地标生成凸包。 在使用所有三种方法之前，我们先检测界标并裁剪图像。 代替在A CNN Cascade for Landmark Guided Semantic Part Segmentation标检测网络，我们使用来检测在大型姿态图像上效果很好的地标。 我们还尝试了其他方法来裁剪图像。 代号 face_segment_part.py：用于地标制导语义部分分割的CNN级联。 face_segment_yuval.py：关于面部分割，面部交换和面部感知。 face_segment_contour.py：检测到地标并获得凸包。 依存关系 请为face_segment_yuval.py下载 （最低版

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项目概况 卷积神经网络（CNN）项目，可在Web或移动应用程序中使用以处理现实世界中用户提供的图像。 给定狗的图像，它将识别出犬的品种。 如果提供了人像，则代码将识别出类似狗的品种。 目标是了解将一系列旨在执行数据处理管道中各种任务的模型组合在一起所面临的挑战。 每个模型都有其优点和缺点，设计一个实际应用程序常常涉及解决许多问题而没有一个完美的答案。 项目说明 指示 克隆存储库并导航到下载的文件夹。 git clone https://github.com/iNinad/dog-breed-classifier cd dog-breed-classifier 下载 。 解压缩文件夹并将其放置在path/to/dog-project/dogImages ，位于path/to/dog-project/dogImages 。 dogImages/文件夹应包含133个文件夹，每个文件夹对应一

卷积神经网络(CNN)项目，给你一个狗的图像，你的算法将会识别并估计狗的品种

matlab遥感分类代码CNN-AL-MRF 这就是《Hyperspectral Image Classification with Convolutional Neural Network and Active Learning》的代码。 如果您使用此代码，请在您的工作中引用以下论文。 [1] 曹向勇，姚敬，徐宗本，孟德宇。 具有卷积神经网络和主动学习的高光谱图像分类。 IEEE 地球科学与遥感学报，2020 年。() [2] H. Bi、F. Xu、Z. Wei、Y. Xue 和 Z. Xu，一种用于最小监督 polsar 图像分类的主动深度学习方法。 IEEE 地球科学与遥感学报，2019 年。 在 Windows 中安装 Matconvnet 请按照网站上的说明进行操作：。 再现结果 重现第四部分的实验结果。 D(1)，请跑 matlab CNN_AL_MRF_main.m 接触： 如果您有任何问题，欢迎与我联系（ / ）。

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