人员睡岗离岗玩手机识别算法通过python+yolo系列网络框架算法模型，人员睡岗离岗玩手机识别算法利用图像识别和行为分析，识别出睡岗、离岗和玩手机等不符合规定的行为，并发出告警信号以提醒相关人员。人员睡岗离岗玩手机识别算法中Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使人员睡岗离岗玩手机识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
AI智能工服识别算法通过yolov5+python网络深度学习算法模型，AI智能工服识别算法通过摄像头对现场区域利用算法分析图像中的工服特征进行分析实时监测工作人员的工服穿戴情况，识别出是否规范穿戴工服，及时发现不规范穿戴行为，提醒相关人员进行调整。AI智能工服识别算法中使用到的语言Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使AI智能工服识别算法可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
参考链接： 使用Python卷积简介 python 卷积函数 What is a convolution? OK, that’s not such a simple question. In
本文介绍了FCN全卷积网络在语义分割中的重要性，并对其进行了详细的技术分析。FCN以全卷积网络为基础，通过切片和转置卷积操作实现像素级别的语义分割。在实践中，FCN表现出良好的性能，比其他语义分割方法具有更高的准确性和鲁棒性。同时，FCN也可以广泛应用于其他领域，如医学图像处理、自然场景图像处理等。
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识，前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法，中期讲解图像处理的各种算法，包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等，后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
选自Github 机器之心编译 编辑：吴攀 上个月，微软代季峰等研究者发布的一篇论文提出了一种可变形卷积网络，该研究「引入了两种新的模块来提高卷积神经网络（CNN）对变换的建模能力，即可变形卷积（deformable convolution）和可变形兴趣区域池化（deformable ROI pooling）」，详情参阅机器之心专栏文章《专栏 | MSRA 视觉组最新研究：可变形卷积网络》。近日，该研究团队如其承诺的那样在 GitHub 上公布了相关代码。机器之心对该项目的 README.md 内容进行了编
在机器视觉等领域，最基本的图像处理处理操作，可以通过opencv这个库来实现。opencv提供了python的接口，所需安装的库为opencv-python，但是在库的导入的时候一般用的是import cv2，因此很多也把opencv-python简称为cv2。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。教程由多层感知器及卷积神经网络，由浅入深，是不错的入门资料。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中，最受欢迎的当属Theano。然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可
近年来，机器学习变得愈加火热，中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多问题，诸如软件安装，Tensorflow版本差异等。一开始学习tensorflow是盲目的，不知如何下手，网上的资料都比较单一，为了回报社会，让大
对于炼丹师来说，针对任务调整网络结构或者在做模型精简的时候，都会去考虑模型的运算量的大概值，虽然这个只是一个间接参考值，网络真正的运行速度还要考虑其他的因素（具体解释可以参考shufflenet v2这篇文章的解读）。
使用的VOC数据集链接开放在文章中，预训练模型已上传Github，环境我使用Colab pro，大家下载模型做预测即可。
2018年1月26/1月12日 NVIDIA 深度学习学院 带你快速进入火热的DL领域 正文共2929个字，17张图，预计阅读时间：8分钟。 近年来，机器学习变得愈加火热，中国选手柯洁与AlphaGo的人机大战更是引起热议。目前，在图像识别和视觉分析研究中，卷积神经网络（CNN）技术的使用越来越多。Tensorflow 是由 Google 团队开发的神经网络模块，短短几年间， 就已经有很多次版本的更新。最近我也在自学Tensorflow，想通过卷积神经网络快速识别整块验证码（不分割字符）。期间也碰到许多
本笔记主要分为三个部分，第一部分是论文阅读，对论文中要点进行讲解。第二部分是代码实验部分，对论文中提出的部分实验进行代码实验，包含模型训练，参数量计算，特征图可视化。第三部分是下一步工作，提出一些失败及未实现的想法，来实现不需要训练的即插即用Ghost module。
文中的链接请点击网址：http://yerevann.com/a-guide-to-deep-learning/ 预备知识 你必须有大学数学知识。你可以在深度学习这本书的前几章中回顾这些概念： 深度学
河道船舶识别检测系统通过ppython+YOLOv5网络模型算法技术，河道船舶识别检测系统对画面中的船只进行7*24小时实时监测，若发现存在进行违规采砂或者捕鱼立即自动抓拍触发告警。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。
深度学习中有一个很重要的概念就是卷积神经网络 CNN,卷积神经网络中又有卷积层、池化层的概念。尤其是卷积层，理解难度比较大，虽然书中或者是视频中都有详细介绍过它的基础概念，但对于求知欲望很强烈的我，我总心里痒痒的，总想亲手实现，看看效果，怕的就是自己会眼高手低，做技术人最可怕的就是眼高手低。所以，我打算用 python 来亲自验证一遍。
无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）
CNN 基础知识 卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种结构类似于人类或动物的 视觉系统 的人工神经网络，包含一个或多个卷积层（Convolutional Layer）、池化层（Pooling Layer）和全连接层（Fully-connected Layer）。 示例代码 # -*- coding:utf-8 -*- # /usr/bin/python ''' ------------------------------------------------
【新智元导读】GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，最受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和JohnAllen。这样一份实用工具表，赶紧收藏吧~ 项目名称星数简介TensorFlow29622使用数据流图计算可扩展机器学习问题。Caffe11799一个高效的开源深度学习框架。Neural Style10148由Torch实现的神经网络算法。Deep Dream9042一款图像
从一个通道的图片进行卷积生成新的单通道图的过程很容易理解，对于多个通道卷积后生成多个通道的图理解起来有点抽象。本文以通俗易懂的方式讲述卷积，并辅以图片解释，能快速理解卷积的实现原理。最后手写python代码实现卷积过程，让Tensorflow卷积在我们面前不再是黑箱子！
【导读】Keras是一个由Python编写的开源人工神经网络库，可以作为Tensorflow、和Theano的高阶应用程序接口，进行深度学习模型的设计、调试、评估、应用和可视化。本系列将教你如何从零开始学Keras，从搭建神经网络到项目实战，手把手教你精通Keras。相关内容参考《Python深度学习》这本书。
现在很多数学专业的硕博发论文，都感觉超级难。所以，有一个路子可以走，那就是发计算机方向的。
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。 在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。 这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。 这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。 其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy和Blocks等）。 另外的我只是在一些特别
MobileNet是针对移动端优化的卷积，所以当需要压缩模型时，可以考虑使用MobileNet替换卷积。下面我们开始学习MobileNet原理，并且先通过Tensorflow函数接口实现MobileNet，再手写python代码实现MobileNet。
今日研究为继续上次论文中的一个内容：U-Net网络，于是找了一篇经典论文，并学习论文及代码解读。在学习U-Net网络后，使用U-Net神经网络提取视网膜纹理血管。
YOLO（You Only Look Once）是当今最有效的快速目标检测算法之一。虽然它现如今已经不是最准确的识别算法了，但依然是进行实时物体检测的最佳选择之一。最近，YOLO发布了它的最新版本YOLO v3，本文重点介绍YOLO v3的新特点。
导语：在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
深度学习是机器学习中的一个研究方向，它基于一种特殊的学习机制。其特点是建立一个多层学习模型，深层级将浅层级的输出作为输入，将数据层层转化，使之越来越抽象。这种分层学习思想模拟的是人脑接受外界刺激时处理信息和学习的方式。
Caffe深度学习框架支持多种编程接口，包括命令行、Python和Matlab,下面将介绍如何使用这些接口。
上次写了TensorFlow和PyTorch的快速入门资料，受到很多好评，读者强烈建议我再出一个keras的快速入门路线，经过翻译和搜索网上资源，我推荐4份入门资料，希望对大家有所帮助。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 前言 卷积神经网络的发展，从上个世纪就已经开始了，让时间回到1998年， 在当时，Yann LeCun 教授提出了一种较为成熟的卷积神经网络架构LeNet-5，现在被誉为卷积神经网络的“HelloWorld”，但由于当时计算机算力的局限性以及支持向量机(核学习方法)的兴起，CNN方法并不是当时学术界认可的主流方法。时间推移到14年后，随着AlexNet以高出第二名约10%的accuracy rate成为了2012年Ima
关键词：Python，tensorflow，深度学习，卷积神经网络 正文如下： 前言 上月导师在组会上交我们用tensorflow写深度学习和卷积神经网络，并把其PPT的参考学习资料给了我们， 这是codelabs上的教程：《TensorFlow and deep learning,without a PhD》 https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tensorflow-mnist/#0 当然需要安装python，教程推荐使用pytho
主要是基于图深度学习的入门内容。讲述最基本的基础知识，其中包括深度学习、数学、图神经网络等相关内容。该教程由代码医生工作室出版的全部书籍混编节选而成。偏重完整的知识体系和学习指南。在实践方面不会涉及太多基础内容 (实践和经验方面的内容，请参看原书)。
当时我学习Deep Learning已有两个月，看了很多论文、教程与博客，于是尝试着去阅读Keras的源代码来学习别人是怎么实现的，尤其是back propagation这一块。
以前，吴恩达的机器学习课程和深度学习课程会介绍很多概念与知识，虽然也会有动手实验，但它们主要是为了帮助理解。在这一份 Coursera 新课中，吴恩达与谷歌大脑的 Laurence Moroney 从实践出发介绍了使用 TensorFlow 的正确姿态。
本文基于动手深度学习项目讲解了FCN进行自然图像语义分割的流程，并对U-Net和Deeplab网络进行了实验，在Github和谷歌网盘上开源了代码和预训练模型，训练和预测的脚本已经做好封装，读者可以自行下载使用。
用AI对歌曲音轨的分离研究很多，不过大多数都是在频域上进行的。这类方法先把声音进行傅立叶变换，再从频谱空间中把人声、乐曲声分别抽离出来。
上一篇文章已经介绍过卷积的实现，这篇文章我们学习反卷积原理，同样，在了解反卷积原理后，在后面手写python代码实现反卷积。
导语 PaddlePaddle提供了丰富的运算单元，帮助大家以模块化的方式构建起千变万化的深度学习模型来解决不同的应用问题。这里，我们针对常见的机器学习任务，提供了不同的神经网络模型供大家学习和使用。本周推文目录如下： 周一：【点击率预估】 Wide&deep 点击率预估模型 周二：【文本分类】 基于DNN/CNN的情感分类 周三：【文本分类】 基于双层序列的文本分类模型 周四：【排序学习】 基于Pairwise和Listwise的排序学习 周五：【结构化语义模型】 深度结构化语义模型 文本分类是自然语言
Python 1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
总体来讲keras这个深度学习框架真的很“简易”，它体现在可参考的文档写的比较详细，不像caffe，装完以后都得靠技术博客，keras有它自己的官方文档（不过是英文的），这给初学者提供了很大的学习空间
@blog：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/43225445
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