fasterr-cnn.pdffasterr-cnn论文

该资源为cnn卷积神经网络识别面部表情的训练集,包括label和feature,具体值表示像素,可供Pytorch深度学习使用

南京大学LAMDA实验室,现旷视科技南京研究院负责人的CNN工程入门手册,篇幅短小,通俗易懂

这是基于CNN卷积的字典学习源码,编程语言为matlab。注释清晰,代码完整,下载解压后可以直接运行。

# 人脸检测项目 # 输入:1张rgb图片, 输出:rgb图片中,框出人脸位置 # 第1部分: 处理数据集。 faces人脸集:1000张,100*100,标签(1, 0); nonfaces非人脸集

基于卷积神经网络(CNN)的手写数字识别,python源代码,通过训练CNN分类器,实现高精度识别。亲测可用。

本文使用的CNN,keras编写,识别mnist手写图片,tensorflow版本为2.0.0,有需要的朋友自取

基于CNN卷积神经网络,对Olivetti人脸数据集,实现了小型人脸识别项目,准确率达到85%。 # train_data: 320张,57*47, train_label:320个,1*40 # v

freertos中文翻译手册

python3使用snn查看图片主体边缘，修改一下图片路径就可以了

在CNN中,滤波器filter(带着一组固定权重的神经元)对局部输入数据进行卷积计算。每计算完一个数据窗口内的局部数据后,数据窗口不断平移滑动,直到计算完所有数据。这个过程中,有这么几个参数: