明星人脸识别基于VGG、MTCNN、RESNET深度学习卷积神经网络应用|附数据代码
人脸识别技术作为生物特征识别技术的重要组成部分，在近三十年里得到了广泛的关注和研究，已经成为计算机视觉、模式识别领域的研究热点。
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【视频讲解】Python贝叶斯卷积神经网络BCNN分类胸部X光图像数据集实例
在人工智能的诸多领域中，分类技术扮演着核心角色，其应用广泛而深远。无论是在金融风险评估、医疗诊断、安全监控还是日常的交互式服务中，有效的分类算法都是实现智能决策的关键。随着大数据时代的到来，分类算法面临着前所未有的挑战和机遇。
Python使用Torchvision、Pytorch迁移学习进行交通标志图像分类
WeChat Tencent QQ email print 由Kaizong Ye，Liao Bao撰写 通过
MATLAB基于深度学习U-net神经网络模型的能谱CT的基物质分解技术研究
CT技术伴随着一定剂量的辐射，会对患者的身体健康造成影响，而且 高剂量的辐射会损害人体的遗传物质，甚至造成不可逆的损伤，进而诱发癌症。
Python卷积神经网络CNN身份识别图像处理在疫情防控下口罩识别、人脸识别
运用Python 3.8.1版本，爬取网络数据，基于卷积神经网络（CNN）的图像处理原理，搭建口罩识别技术训练集，构建人脸识别系统，最终建立高校师生行踪查询管理系统。
R语言分类回归决策树交互式修剪和更美观地可视化分析细胞图像分割数据集
绘制分类或回归树的基本方法的 rpart() 函数只是调用 plot。
R语言深度学习卷积神经网络 (CNN)对 CIFAR 图像进行分类：训练与结果评估可视化
本文演示了训练一个简单的卷积神经网络 (CNN) 来对 CIFAR 图像进行分类。
【视频讲解】R语言keras深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST）
在本文中，我们将学习如何使用keras，用手写数字图像数据集（即MNIST）进行深度学习。
图像倾斜校正算法的MATLAB实现：图像倾斜角检测及校正
随着多媒体技术的不断发展，数码相机，高清拍照手机等多媒体设备己经在人们的生活中占据了越来越重要的地位。
用Python进行图像模糊处理和特征提取
特征提取。但是这里我们需要更深入的数据清理。数据清理是在数据集，表格，文本等上完成的。如何在图像上完成？
使用Python中的ImageAI进行对象检测
在本文中，您将看到如何在Python中执行对象检测。
基于keras平台CNN神经网络模型的服装图像识别分析
在许多介绍图像识别任务的介绍中，通常使用着名的MNIST数据集。
使用Python和Keras进行主成分分析、神经网络构建图像重建的自动编码器
如今，几乎我们使用的每个应用程序中都有大量数据- 听音乐， 浏览朋友的图像，或者 观看新的预告片
python卷积神经网络人体图像识别
二十多年来，自动发现裸体图片一直是计算机视觉中的中心问题，并且由于其悠久的历史和直接的目标，它成为该领域如何发展的一个很好的例子。
R语言基于Keras的小数据集深度学习图像分类
必须使用非常少的数据训练图像分类模型是一种常见情况，如果您在专业环境中进行计算机视觉，则在实践中可能会遇到这种情况。
R语言高级图像处理
ImageMagick库具有大量功能。本文简要介绍了最重要的入门概念。
