star收集中...使用C#编写的用于神经网络的计算图框架computational graph。带有cnn,bp,fcn,lstm,convlstm等示例。使用方法接近pytorch。

基于深度学习和opencv的车牌识别系统

本项目主要基于CenterNet目标检测 + 最优CNN模型识别 + Pygame模块界面 进行实现...

PyTorch 实现 CNN，以及一些使用CNN图片分类项目

基于CNN的手势识别项目，使用Pytorch构建、训练模型。

使用OpenCV获取萤石云视频流，并使用PyTorch分析视频流，将分析结果发送到邮箱。可应用于摄像头实时人形检测，发现人形及时通知，并存储视频。

A simple model about handwritten digits recognition, mainly for learning of pytorch.

使用python+tensorflow 2实现了CNN经典模型AlexNet

人脸识别是通过人的脸部信息进行身份识别的技术，该技术广泛应用在安防和支付等领域。随着智慧城市的建设和超高清摄像头的逐渐启用，需处理的视频数据量增长迅猛，给人脸识别计算效率带来新的挑战。此外，现有人脸识别模型通常基于深度神经网络，模型参数量大且计算代价高，难以应用在计算资源有限的任务。因此，本项目需要针对人脸识别的计算效率开展研究。

一个跨平台的深度学习神经网络模型(卷积神经网络)，纯C语言实现，可以在windows、linux、android、stm32等嵌入式系统上面部署。

✈✈PyTorch基础学习👌

使用TensorFlow预训练好的RNN模型来提取预分类特征，进而使用预分类特征在机器学习上进行训练和分类。

孪生网络练手程序，适合初学者，其中包含搭建模型、迁移学习、交叉验证等基础且常用方法的实现。执行效果尚可，猫狗测试用例可达AUC0.99。如果你有一个二分类任务，又苦于数据量不够，不妨先用这个代码试试吧！

NumPy实现类PyTorch的动态计算图和神经网络(DNN, CNN, RNN)

A multi-Object tracking algorithm for apple counting