介绍： 用于人类活动识别的LSTM-CNN模型第一个可穿戴的数据集是“ ，该包含30位受试者的记录，这些受试者在进行带有腰部安装式智能手机的嵌入式智能手机的同时进行日常生活（ADL）活动。 每个人都在腰上佩戴智能手机（三星Galaxy S II）进行六项活动。 从嵌入式加速度计和陀螺仪中，以50Hz的恒定速率捕获3轴线性加速度和3轴角速度。 标签是通过视频记录的。 传感器信号通过应用噪声滤波器进行预处理，然后在2.56秒和50％重叠（128个读数/窗口）的固定宽度滑动窗口中采样。 通过从时域和频域计算变量，从每个窗口获得了561个特征的向量。 另一个可穿戴数据集是数据集，该数据集包含十名志愿者在执行12项常见活动时的身体运动和生命体征记录。 放置在对象胸部，右手腕和左脚踝上的传感器用于测量身体各个部位所经历的运动，即加速度，转弯速率和磁场方向。 置于胸部的传感器还提供2导联心电图测量，可

面具识别 实时口罩磨损检测模型 使用Mobilenet V2 CNN模型预测是否戴口罩。 人脸检测使用Caffe2框架 描述 导入模块 带有python3的OpenCV keras，plaidml-keras（用于AMD GPU计算） 麻木 matplotlib argparse 张量流2.2.0 用法 火车 $ python train_mask_detector.py --dataset dataset 图像 $ python detection.py --image [Path to Image] 视频 更改detection.py中的视频路径后使用 $ python detection_video.py

自己精心整理的FasterRCNN视频讲解mp4,华文讲解,很详细!分两部分,这是1.1 FasterRCNN 算法原理

CNN用于人类活动识别 博客文章的。 所需工具 在开发过程中使用Python 2.7，并且需要以下库来运行笔记本中提供的代码： 张量流 脾气暴躁的 Matplotlib 大熊猫 数据集 可以从以下下载用于模型训练的WISDM Actitracker数据集 相关问题 步行活动中的用户标识。 可以从以下下载22个个人的加速度计数据集

alexnet代码matlab 自述文件 该存储库是有关“使用卷积神经网络的语音表示攻击检测”一书的配套内容。 它包含用于在论文中生成结果的代码。 本自述文件简要描述了此存储库中的3个目录。 他们是： matlab_AlexNet ：生成AlexNet结果 pytorch/ ：训练和测试在Pytoch中实现的基于CNN的系统 tensorflow/ ：训练和测试在Tensorflow中实现的基于CNN的系统 每个目录都有一个单独的自述文件，以使代码正常工作。

Python基于OpenCV的CNN人脸识别，仅供学习参考-

用卷积滤波器matlab代码 Welcome to CNN learning 徐静 HomePage: 关于CNN的基础知识及相关理论推导可以参考： 目录 ResNet Google Inception DensenNet SENet and ResNeXt R-CNN, Selective Search, SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Light-Head R-CNN Cascade R-CNN SSD系列 Mask R-CNN YOLO Pelee R-FCN FPN RetinaNet MegDet DetNet ZSD RFBNet DeNet 从MobileNet到ShuffleNet 神经风格转换 人脸识别 图像分割 N种卷积 GANs anchor free 常用图像分类CNN结构 ConvNet：卷积神经网络名称 ImageNet top1 acc：该网络在ImageNet上Top1 最佳准确率 ImageNet top5 acc：该网络在ImageNet上Top5 最佳准确率 Published In：发表源（期刊/会议/arXiv）

重新思考音频分类的CNN模型 该存储库包含我们的论文《的PyTorch代码。 在以下三个数据集上进行了实验，这些数据集可以从提供的链接中下载： 前处理 预处理是单独进行的，以节省模型训练期间的时间。 对于ESC-50： python preprocessing/preprocessingESC.py --csv_file /path/to/file.csv --data_dir /path/to/audio_data/ --store_dir /path/to/store_spectrograms/ --sampling_rate 44100 对于UrbanSound8K： python preprocessing/preprocessingUSC.py --csv_file /path/to/csv_file/ --data_dir /path/to/audio_data/ --

resnet50 的onnx文件

附件是VISIO版本的CNN的通俗解释。包含了卷积的运算过程的图片化过程展示。卷积神经网络的的运行步骤。