5-机器学习系列（5）：卷积神经网络CNN之--原理及python实现1
2023-05-18 20:11:15
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anaconda3-2019.03-Windows-x86_64.exe，官网下载太慢，上传分享一下。
2023-05-10 23:14:32
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在绘画领域，AI应用发展得越来越常见也越来越成熟，不论你会不会绘画，只要在文本框内输入一句话甚至是几个简单的关键词，AI就会在几十秒内替你画出一幅画。
分享常见ai作画资源
ai作画资源-从Stable DiffusionNovelAI到NovelAI再到Naifu
2023-03-28 12:49:03
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引入了ReLU和dropout，引入数据增强、池化相互之间有覆盖，三个卷积一个最大池化+三个全连接层采用1*1和3*3的卷积核以及2*2的最大池化使得层数变得更
2023-03-25 22:15:34
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OpenCV官方教程中文版（For Python）值得每个学习Opencv的同学去学习，是一本很不错的教程，讲解的十分详细，是OpenCV学习必备文档。
跟很多开源软件一样OpenCV也提供了完善的Python接口，非常便于调用。OpenCV 包含了超过 2500 个算法和函数，几乎任何一个能想到的成熟算法都可以通过调用OpenCV的函数来实现，超级方便。本资源包含了各种算法实现以及其程序代码，方便读者使用，另外有大量实例提供给读者参考！
2023-03-03 17:11:24
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基于CNN训练的一套 "端到端" 的验证码识别模型，使用深度学习+训练数据+大量计算力，纯数字识别率高达 99.99%，数字+字母识别率 96%
2023-03-01 10:40:30
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随着深度学习的研究热潮，近年来对车辆目标的检测逐步从机器学习方法转变为深度学习方法.目前，大多数深度学习方法对车辆目标的检测都存在不同程度的错检漏检问题.针对车辆目标检测中存在的小目标的错检漏检、截断式待检目标的漏检和重叠遮挡待检目标的漏检等问题，提出一种基于增量学习数据集的车辆目标检测方法，该方法与Faster R-CNN算法结合对车辆目标实现检测和分类.在实验的最后，分别从主观判断和客观检测数据两个方面，对比了车辆目标检测中未使用增量学习方法和使用增量学习方法对实验结果的影响.实验证明，使用基于增量学习和Faster R-CNN的车辆目标检测方法在主观判断方面对错检漏检的目标有明显地改善效果，从客观数据分析，使用该方法与未使用增量学习方法相比，VGG16网络mAP值提升了4%，ResNet101网络mAP值提升了6%.
2023-02-26 22:41:37
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