face_recognition 项目名称为：自建数据集人脸识别。该项目利用电脑自带摄像头或者已有照片进行人脸数据集建立，再进行人脸检测，人脸识别，人脸预测，包括数据采集、数据预处理、建模、模型训练、模型使用预测全过程。项目使用Openc3进行数据采集、数据预处理，Keras 进行建模，模型参考了VGG16网络，包含4个卷积层，5个LeRu层，2个池化层，3个Dropout层，2个全连接层，1个flatten层，1个分类层，共18层。 更多内容，请看代码中的 read_me.pdf ！

imageclipper样本制作工具，可以方便的抠出图片的感兴趣区域，作为学习模型的训练样本。要抠的图片放在exe目录下，里面已经包括所需的opencv1.0的.dll文件，可直接使用。

GBDT决策树模型开发代码，详细的说明见https://blog.csdn.net/iqdutao/article/details/107698851

Visdrone数据集YOLOv5s和YOLOv5m两个模型的训练结果，训练了300个epoches ;YOLOv5使用的是第五个版本，并且提供有相关场景下的测试的视频，有需要的可以下载

需要和voicebox配合使用，使用voicebox提取MFCC和k均值分类，这是GMM说话人识别模型的训练程序。

1.基于Keras批量修改文件名以定义标签； 2.可根据自己的数据集图像特点调整参数，实现2分类或多分类任务的模型训练； 3.模型结构可自己更改； 4.输出训练loss和accuracy变化曲线。

Python编写，模拟线性回归模型训练，通过采样数据、计算误差、计算梯度、梯度更新等步骤实现线性回归模型训练。

卷积神经网络的人脸识别样本采集+Keras编程+识别模型训练和测试 参考博客：https://blog.csdn.net/qq_44830040/article/details/107163895

可以查看电脑是否适合本地模型训练

输入特征向量训练随机森林分类模型，并计算分类结果的Kappa系数，混淆矩阵，准确性，特异性和敏感性。