使用CNN进行手语检测：使用人的手势和使用CNN-Keras-tensorflow的手势控制计算器识别ASL字母和数字

这是基于 Keras 和 CNN 的手写数字识别案例分享，包含源代码以及对应的数据集，优化后的识别准确率还是比较高的，欢迎下载交流。

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植物病害分类 使用图像数据和神经网络对植物病害进行分类 该存储库包含用于训练几个深度卷积神经网络（CNN）的代码和相关分析，以识别14种作物物种和26种疾病。 使用在受控条件下收集并由PlantVillage项目提供的54306张患病和健康植物叶片图像的公共数据集对模型进行了训练。 评估了三种不同的方法来提高Mohanty等人报告的基线准确性。 在研究论文“将深度学习用于基于图像的植物病害检测”中，其中CNN模型也用于使用相同的数据集对植物病害进行分类。 研究的三种方法是“转移学习”，“单图像超分辨率”和“层次结构超类学习”，所有这些方法都集中于此数据集或图像分类问题所特有的特定组件。 项目组织 ├── LICENSE ├── Makefile <- Makefile with commands like `make data` or `make train` ├─

captcha_cracker 简介 这是一个基于 编写的卷积神经网络模型，简单实现的验证码识别功能。 是一款 社区中流行的验证码生成库, 项目模型的训练集以及在线测试所用到的验证码均采用该库生成。 运行环境 Ubuntu16.04 python3.5.2 virtualenv Tensorflow Backend 实现原理 用 Captcha 生成2组每组2000个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为训练集（每组8000张图片）。 生成2组每组500个4位验证码图片（图片尺寸：36×120），并等分成4份(单张图片尺寸：36×30)，将单个字符的图片分类保存在 images 目录中作为测试集（每组2000张图片）。 运行 pack_data.py 将图片转为 RGB 矩阵并用cPic

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DoubleU-Net：用于医学图像分割的深度卷积神经网络 DoubleU-Net以VGG19作为编码器子网开始，其后是解码器子网。在网络中，输入图像被馈送到修改后的UNet（UNet1），后者会生成预测的蒙版（即output1）。然后，我们将输入图像与生成的蒙版（即output1）相乘，该蒙版用作第二个修改的U-Net（UNet2）的输入，该第二个U-Net（UNet2）生成另一个生成的蒙版（output2）。最后，我们将两个掩码（输出1和输出2）连接起来，以获得最终的预测掩码（输出）。 请在此处找到论文： ，Arxiv： 建筑学 数据集： 本实验使用以下数据集： MICCAI 2015细分挑战赛（用于培训的CVC-ClinicDB和用于测试的ETIS-Larib） CVC诊所数据库 病变边界分割挑战/ li> 2018数据科学碗挑战赛 超参数： 批次大小= 16 纪元数= 300

Keras 示例代码，包括CNN，LSTM，CNN-LSTM等，非常全面。(Keras sample code, including CNN, LSTM, CNN-LSTM, and so on, is very comprehensive.)

使用CNN的作者身份归属 给定某些作者提供的一组文档，请使用CNN正确标识其作者。 项目概况 我将使用卷积神经网络（CNN）进行文本分类。 我的项目的主要思想是对博客进行分类，因为某些作者正确地对博客进行了分类。 我还将把它与最先进的机器学习方法进行作者归因。 问题正在调查中 我要在此项目中解决的问题是作者身份归属。 出资归属是指给定一组作者提供的一组文档，然后创建一个系统，该系统在给定新的看不见的文档的情况下能够告诉该文档的原始作者。 这些系统如今已变得非常流行。 使用此类系统的一项重要技术是识别有争议的文件。 当两个或两个以上的人要求特定文件的作者身份时，就会出现此问题。 另一个讽刺意味是

门控CNN 这是Keras的“门控线性单元”的实现。 要求 Keras 2.1.2 Tensorflow 1.0.0 其他可以在requirements.txt中看到 用法 主类是GatedConvBlock在py/gated_cnn.py 。 由于门控线性单元（GLU）中存在残留连接，因此conv的填充必须same 。 让我们举个例子。 from gated_cnn import GatedConvBlock model = Sequential() model.add(Convolution2D(nb_filters, kernel_size, padding='valid', input_shape=input_shape)) model.add(Activation('relu