Tensorflow实战学习笔记
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人脸检测系列:
- 人脸检测——AFLW准备人脸
- 人脸检测——生成矫正人脸——cascade cnn的**, 但是mtcnn的效果貌似更赞
- 人脸检测——准备非人脸
- 人脸检测——矫正人脸生成标签
- 人脸检测——mtcnn**,生成negative、positive、part样本。
- 人脸检测——滑动窗口篇(训练和实现)
- 人脸检测——fcn
- 简单的人脸跟踪
- Face Detection(OpenCV) Using Hadoop Streaming API
- Face Recognition(face_recognition) Using Hadoop Streaming API
- 非极大值抑制(Non-Maximum-Suppression)
OCR系列:
- tf20: CNN—识别字符验证码
- 身份证识别——生成身份证号和汉字
- tf21: 身份证识别——识别身份证号
- tf22: ocr识别——不定长数字串识别
- baiduyun_deeplearning_competition
机器学习,深度学习系列:
- 反向传播与它的直观理解
- 卷积神经网络(CNN):从原理到实现
- 机器学习算法应用中常用技巧-1
- 机器学习算法应用中常用技巧-2
- 一个隐马尔科夫模型的应用实例:中文分词
- Pandas处理csv表格
- sklearn查看数据分布
- TensorFlow 聊天机器人
- YOLO
- 感知机--模型与策略
- 从 0 到 1 走进 Kaggle
- python调用Face++,玩坏了!
- 人脸识别keras实现教程
- 机器学习中的Bias(偏差),Error(误差),和Variance(方差)有什么区别和联系?
- CNN—pooling层的作用
- trick—Batch Normalization
- tensorflow使用BN—Batch Normalization
- trick—Data Augmentation
- CNN图图图
- 为什么很多做人脸的Paper会最后加入一个Local Connected Conv?
- Faster RCNN:RPN,anchor,sliding windows
- 深度学习这些坑你都遇到过吗?
- image——Data Augmentation的代码
- 8种常见机器学习算法比较
- 几种常见的激活函数
- Building powerful image classification models using very little data
- 机器学习模型训练时候tricks
- OCR综述
- 一个有趣的周报
- 根据已给字符数据,训练逻辑回归、随机森林、SVM,生成ROC和箱线图
图像处理系列:
- python下使用cv2.drawContours填充轮廓颜色
- imge stitching图像拼接stitching
- 用python简单处理图片(1):打开\显示\保存图像
- 用python简单处理图片(2):图像通道\几何变换\裁剪
- 用python简单处理图片(3):添加水印
- 用python简单处理图片(4):图像中的像素访问
- 用python简单处理图片(5):图像直方图
- 仿射变换,透视变换:二维坐标到二维坐标之间的线性变换,可用于landmark人脸矫正。
代码整合系列:
- windows下C++如何调用matlab程序
- ubuntu下C++如何调用matlab程序
- matlab使用TCP/IP Server Sockets
- ubuntu下C++如何调用python程序,gdb调试C++代码
- How to pass an array from C++ to an embedded python
- 如何使用Python为Hadoop编写一个简单的MapReduce程序
- 图像的遍历
- ubuntu下CMake编译生成动态库和静态库,以OpenTLD为例。
- ubuntu下make编译生成动态库,然后python调用cpp。
数据结构和算法系列:
- 堆排序
- red and black (深度优先搜索算法dfs)
- 深度优先搜索算法
- qsort原理和实现
- stack实现queue ; list实现stack
- 另一种斐波那契数列
- 堆和栈的区别(个人感觉挺不错的)
- 排序方法比较
- 漫画 :什么是红黑树?
kinect 系列:
- Kinect v2.0原理介绍之一:硬件结构
- Kinect v2.0原理介绍之二:6种数据源
- Kinect v2.0原理介绍之三:骨骼跟踪的原理
- Kinect v2.0原理介绍之四:人脸跟踪探讨
- Kinect v2.0原理介绍之五:只检测离kinect最近的人脸
- Kinect v2.0原理介绍之六:Kinect深度图与彩色图的坐标校准
- Kinect v2.0原理介绍之七:彩色帧获取
- Kinect v2.0原理介绍之八:高清面部帧(1) FACS 介绍
- Kinect v2.0原理介绍之九:高清面部帧(2) 面部特征对齐
- Kinect v2.0原理介绍之十:获取高清面部帧的AU单元特征保存到文件
- kinect v2.0原理介绍之十一:录制视频
- Kinect v2.0原理介绍之十二:音频获取
- Kinect v2.0原理介绍之十三:面部帧获取
- Kinect for Windows V2和V1对比开发___彩色数据获取并用OpenCV2.4.10显示
- Kinect for Windows V2和V1对比开发___骨骼数据获取并用OpenCV2.4.10显示
- 用kinect录视频库
tensorflow系列:
- Ubuntu 16.04 安装 Tensorflow(GPU支持)
- 使用Python实现神经网络
- tf1: nn实现评论分类
- tf2: nn和cnn实现评论分类
- tf3: RNN—mnist识别
- tf4: CNN—mnist识别
- tf5: Deep Q Network—AI游戏
- tf6: autoencoder—WiFi指纹的室内定位
- tf7: RNN—古诗词
- tf8:RNN—生成音乐
- tf9: PixelCNN
- tf10: 谷歌Deep Dream
- tf11: retrain谷歌Inception模型
- tf12: 判断男声女声
- tf13: 简单聊天机器人
- tf14: 黑白图像上色
- tf15: 中文语音识别
- tf16: 脸部特征识别性别和年龄
- tf17: “声音大挪移”
- tf18: 根据姓名判断性别
- tf19: 预测铁路客运量
- tf20: CNN—识别字符验证码
- tf21: 身份证识别——识别身份证号
- tf22: ocr识别——不定长数字串识别
- tf23: “恶作剧” --人脸检测
- tf24: GANs—生成明星脸
- tf25: 使用深度学习做阅读理解+完形填空
- tf26: AI操盘手
- tensorflow_cookbook--preface
- 01 TensorFlow入门(1)
- 01 TensorFlow入门(2)
- 02 The TensorFlow Way(1)
- 02 The TensorFlow Way(2)
- 02 The TensorFlow Way(3)
- 03 Linear Regression
- 04 Support Vector Machines
- tf API 研读1:tf.nn,tf.layers, tf.contrib概述
- tf API 研读2:math
- tensorflow中的上采样(unpool)和反卷积(conv2d_transpose)
- tf API 研读3:Building Graphs
- tf API 研读4:Inputs and Readers
- tf API 研读5:Data IO
- tf API 研读6:Running Graphs
- tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别
- Tensorflow使用的预训练的resnet_v2_50,resnet_v2_101,resnet_v2_152等模型预测,训练
- tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况
- 工业器件检测和识别
- 将tf训练的权重保存为CKPT,PB ,CKPT 转换成 PB格式。并将权重固化到图里面,并使用该模型进行预测
- tensorsor快速获取所有变量,和快速计算L2范数
- cnn+rnn+attention
- Tensorflow实战学习笔记
- tf27: Deep Dream—应用到视频
- tf28: 手写汉字识别
C++系列:
- c++ primer之const限定符
- c++primer之auto类型说明符
- c++primer之预处理器
- c++primer之string
- c++primer之vector
- c++primer之多维数组
- c++primer之范围for循环
- c++primer之运算符优先级表
- c++primer之try语句块和异常处理
- c++primer之函数(函数基础和参数传递)
- c++primer之函数(返回类型和return语句)
- c++primer之函数重载
- c++重写卷积网络的前向计算过程,完美复现theano的测试结果
- c++ primer之类
- c++primer之类(构造函数再探)
- c++primer之类(类的静态成员)
- c++primer之顺序容器(容器库概览)
- c++primer之顺序容器(添加元素)
- c++primer之顺序容器(访问元素)
OpenCV系列:
- 自己训练SVM分类器,进行HOG行人检测。
- opencv-haar-classifier-training
- vehicleDectection with Haar Cascades
- LaneDetection
- OpenCV学习笔记大集锦
- Why always OpenCV Error: Assertion failed (elements_read == 1) in unknown function ?
- 目标检测之训练opencv自带的分类器(opencv_haartraining 或 opencv_traincascade)
- 车牌识别 之 字符分割
- 仿射变换,透视变换:二维坐标到二维坐标之间的线性变换,可用于landmark人脸矫正。
python系列(web开发、多线程等):
- flask的web开发,用于机器学习(主要还是DL)模型的简单演示。
- python多线程,获取多线程的返回值
其他:
- MAC平台下Xcode配置使用OpenCV的具体方法 (2016最新)
- python下如何安装.whl包?
- 给**学生的第三封信:成功、自信、快乐
- 自己-社会-机器学习
- 不执著才叫看破,不完美才叫人生。
- PCANet的C++代码——详细注释版
- 责任与担当
- 好走的都是下坡路
- 一些零碎的语言,却触动到内心深处。
- 用一个脚本学习 python
- 一个有趣的周报