tensorflow-101:TensorFlow 101:TensorFlow中的Python深度学习简介

时间:2024-02-24 01:30:57
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文件名称:tensorflow-101:TensorFlow 101:TensorFlow中的Python深度学习简介

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更新时间:2024-02-24 01:30:57

python machine-learning deep-learning tensorflow style-transfer

TensorFlow 101:深度学习简介 我一生都在机器学习领域工作,从未见过像深度学习这样的算法能超越其基准测试-Andrew Ng 该存储库包括我从头开始完成的基于深度学习的项目实现。 您可以在分步教程中找到源代码和文档。 模型结构和预训练权重也可以共享。 面部表情识别 , 这是一个自定义的CNN模型。 将Kaggle 数据集输入模型。 该模型运行速度很快,并产生令人满意的结果。 它也可以实时运行。 我们可以实时运行情感分析以及 , 脸部识别 , 人脸识别主要基于卷积神经网络。 我们将两个人脸图像输入到CNN模型中,并返回多维矢量表示。 然后,我们比较这些表示,以确定这两个面部图像是否是同一个人。 您可以在下面找到最受欢迎的人脸识别模型。 模型 创作者 LFW分数 码 讲解 VGG脸 牛津大学 98.78 面对网 谷歌 99.65 深脸 脸书 -- OpenFace 卡内基·梅隆大学 93.80 深度ID 香港中文大学 -- Dlib 戴维斯·金 99.38 OpenCV OpenCV基金会 -- OpenCV中的OpenFace 卡内基


【文件预览】:
tensorflow-101-master
----course()
--------readme.md(4KB)
----model()
--------openface_structure.json(173KB)
--------facenet_model.json(411KB)
--------inception_resnet_v1.py(48KB)
--------facial_expression_model_weights.h5(5.7MB)
--------facial_expression_model_structure.json(5KB)
--------fer_keras_model_from_autokeras.json(442KB)
--------inceptionv3_model.json(354KB)
--------openface_model.py(14KB)
----dataset()
--------pablo.png(18KB)
--------auc-case-predictions.csv(2KB)
--------monalisa.png(74KB)
--------female.jpg(754B)
--------male.jpg(893B)
--------iris-attr.data(2KB)
--------iris-labels.data(299B)
--------jackman.png(70KB)
--------brando.png(193KB)
--------sine.csv(17KB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(19KB)
----python()
--------style-transfer.ipynb(8KB)
--------mongoDB-Face-Recognition.ipynb(894KB)
--------Auto-Keras.ipynb(164KB)
--------ConvolutionalAutoencoder.ipynb(288KB)
--------DNNRegressor.py(4KB)
--------SphereFace-Caffe-To-TensorFlow-With-OpenCV.ipynb(559KB)
--------real-time-ethnicity-prediction.py(6KB)
--------Attracticeness.ipynb(473KB)
--------Age-Gender-Caffe.ipynb(1.31MB)
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--------Race-Ethnicity-Prediction-Batch.ipynb(5.5MB)
--------ROC-AUC.ipynb(26KB)
--------KMeansClustering.py(2KB)
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--------iris.py(1KB)
--------deep-face-real-time.py(6KB)
--------HandwrittenDigitsClassification.py(4KB)
--------convert-one-hot-encoded.py(2KB)
--------Ensemble-Face-Recognition.ipynb(357KB)
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--------face-detection-complete-guide.py(6KB)
--------nmslib-fast-search.ipynb(424KB)
--------SHAP-Explainable-AI.ipynb(794KB)
--------Elastic-Face.ipynb(677KB)
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--------Beauty.ipynb(1.16MB)
--------Logistic-Regression-Feature-Importance.ipynb(26KB)
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--------HelloKeras.py(1KB)
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--------Dlib-Face-Recognition.ipynb(685KB)
--------Cassandra-Face-Recognition.ipynb(559KB)
--------FocusingOnFacesWithOpenCv.py(3KB)
--------pandas-training.py(1KB)
--------gpu-enabled-multiprocessing.py(1KB)
--------opencv-face-recognition.ipynb(1.62MB)
--------SphereFace-Torch-To-Keras.ipynb(993KB)
--------age-gender-prediction-real-time.py(7KB)
--------OptimizationAlgorithms.py(2KB)
--------facenet-real-time.py(5KB)
--------facial-expression-recognition-from-stream.py(2KB)
--------openface.ipynb(955KB)
--------Find-Look-Alike-Celebrities.ipynb(1.06MB)
--------fb-deepface-real-time.py(8KB)
--------single-layer-perceptron.py(1KB)
--------emotion-analysis-from-video.py(3KB)
--------pandas-for-deep-learning.py(2KB)
--------DeepID.ipynb(1.58MB)
--------gender_prediction.ipynb(195KB)
--------vgg-face.ipynb(1.73MB)
--------real-time-blurring.py(4KB)
--------Facebook-Deepface.ipynb(1020KB)
--------Autoencoder-Basics.ipynb(223KB)
--------HandwrittenDigitRecognitionUsingCNNWithKeras.py(3KB)
--------opencv-dnn-face-recognition.ipynb(1.32MB)
--------facenet.ipynb(768KB)
--------Matlab-Model-to-Keras.ipynb(14KB)
--------Pandas-vs-Modin.ipynb(14KB)
--------celebrity-look-alike-real-time.py(9KB)
--------ArcFace.ipynb(1.39MB)
--------DeepFace-Analyze-V2.ipynb(8KB)
--------openface-real-time.py(19KB)
--------DNNClassifier.py(4KB)
--------KerasModelRestoration.py(2KB)
--------deepid-tf-to-keras.ipynb(12KB)
--------Facial-Landmark-Detector.ipynb(5.58MB)
--------H2OAutoMLOverview.ipynb(37KB)
--------face-alignment.py(5KB)
--------Blurring.ipynb(1.51MB)
--------PySpark-Face-Recognition.ipynb(877KB)
--------ActivationFunctions.py(2KB)
--------Autoencoder.ipynb(132KB)
--------LFW.ipynb(7KB)
--------opencv-images-to-vide.py(1KB)
----java()
--------TensorFlowDnnRegressor.java(944B)
--------TensorFlowDNNClassifier.java(1KB)

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