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在Keras上使用ACGAN生成图片实现数据扩增,可直接运行。输入一个随机数和标签可以调用生成模型输出指定种类的图片。生成模型和判别模型可根据自己的任务调优设计。

该代码可以实现Keras卷积层特征的可视化，两种混淆矩阵绘制。可以观察深度学习中特定层的输出特征，评判分类模型的分类性能。

基于OpenCV的车牌号码识别的Python代码（可直接运行），对输入图片进行识别，最终返回一张打印识别结果的图片

交通标志数据集，包括62中不同类别的交通标志图片数据，已经分好了训练集和测试集，我常常用来跑分类和GAN的demo。