cifar10torchsmall.zip tirch深度学习教程需要的训练和检测素材文件

深度学习中，迁移学习与预训练模型的研究备受关注。首先，预训练模型在计算机视觉领域的应用较早，这源于图像任务可能遇到数据量匮乏的问题。在神经网络中，直接在某一任务上进行训练容易导致过拟合，因此人们倾向于

Tensorflow搭建简化版LeNet5来训练识别CIFAR-10图片数据源码。cifar10数据集需要另外下载，并存放到相应的目录下，运行环境 ：jupyter notebook, python

CIFAR10数据集的label信息文件，分别为train-label和test-label，请使用numpy读取。

学PS所用的小素材，都是到处收集得来的，先上传一小部分，后面的继续更新。

自己制作的数据集，用于无人机巡检环境下的目标检测与识别，数据集共1052张图片，一共分为四类（树木，电力塔架，四旋翼，房屋）。严格按照voc2007格式制作，直接用与深度学习目标检测与识别算法（fas

半监督学习是一种重要的机器学习方法,能同时使用有标记样本和无标记样本进行学习。在webshell检测领域,有标记样本少、形式灵活多变、易混淆,基于特征匹配的方式很难进行准确检测。针对标记样本较少的现状

Snap&Eat(原深139) 深度学习Hackathon 48h-Cotidiano(第一个项目= D ) 我们认为营养跟踪应该像拍照一样简单。 Snap&Eat是一个Web应用程序

利用opencv_traincascade在opencv2.4.9下训练出来的用于车辆检测文件。基于大量汽车图片，准确可靠，可以直接使用，省去自己训练的麻烦。

包括50个flash库文件,做网站，做广告经常用到的。

本教程将使用pytorch和MNIST数据集来训练一个能够准确识别手写数字的深度学习模型。通过加载数据集、数据预处理、构建卷积神经网络模型、选择损失函数和优化器等步骤，我们将详细讲解如何完成整个训练过