# 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
利用卷积神经网络CNN工具箱实现图像的分类与识别,基于matlab语言进行实现。可以直接运行。适用于初学者。
cnn框架,python实现,用TensorFlow中的keras,层次分明,通俗易懂,对初学者会有很好的启发,对实现实现卷积,池化,dropout,不清楚的同学,所有帮助
经常要做汇报,还要做PPT,所以上传一些自己做的PPT做个保留,有人下载那就更好啦
这是基于卷积神经网络CNN的字母识别源码,编程语言为matlab。包含训练和测试部分,下载解压后直接运行。
卷积神经网络图像识别,matlab。包含了卷积神经网络matlab必备的代码部分,可直接运行,无需改变,
CIFAR-10数据集,图像识别分类。 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000个32x32彩色图像,每个类别6000个图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。
