基于tensorflow的猫狗图片的识别分类_深度学习CNN网络alexnet模型

针对AlexNet在手指静脉识别系统中训练耗时过长,识别准确率较低的问题,提出AlexNet的改进网络结构。针对AlexNet模型输入图像尺寸限制性强,自适应能力差的问题引入空间金字塔池化模式的网络结

颜色分类leetcode TensorFlow-LiveLessons请注意，该视频系列的第二版现已推出。第二版包含此（第一版）的所有内容以及更多内容，以及更新的库版本。此存储库是随附代码的所在地。上

此数据集相对来说较大,所以代码中 并没有完全应用全部数据,只是从中选取了一部分。大家在做的时候可以进行选取,也可以全部应用 但是要处理测试集数据。

1、LeNet 模型 LeNet分为卷积层块和全连接层块两个部分。下面我们分别介绍这两个模块。 (1)卷积层块里的基本单位是卷积层后接平均池化层:卷积层用来识别图像里的空间模式,如线条和物体局部,之后

Windows下tensorflow-GPU-1.8的python下的CNN模板,内置的lenet-5模型,我特意把它修改成很容易换成别的网络模型,我是在官网的cifar-10代码的基础上进行改动,里

Deep Learning Models for Face Detection/Recognition/Alignments, implemented in Tensorflow

这篇论文主要是基于深度学习的图像检索，里面应用到了深度学习中的卷积神经网络！

Deep learning license plate recognition model

结果截图：：#训练函数：import osimport numpy as npimport tensorflow as tfimport input_dataimport modelN_CLASSES

这里面包含整个基于神经网络深度学习实现人脸识别项目，包括原始数据训练数据训练模型测试数据等