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使用Keras进行深度学习以识别性别，包含数据集

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简介：
本项目利用Keras框架搭建深度学习模型，旨在通过分析面部特征来区分性别，并详细介绍了所用的数据集及其预处理过程。 使用Python编写程序，利用Keras训练性别分类器，并在视频流上采集人脸以判断性别。该程序包括数据集的使用。

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  • 使用Keras进行深度学习以识别性别，包含数据集
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    本项目利用Keras框架搭建深度学习模型，旨在通过分析面部特征来区分性别，并详细介绍了所用的数据集及其预处理过程。 使用Python编写程序，利用Keras训练性别分类器，并在视频流上采集人脸以判断性别。该程序包括数据集的使用。
     
  • 使用PyTorch进行深度学习的草药识别
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    本项目利用PyTorch框架探索深度学习技术在中药草药图像识别中的应用，旨在构建高效的草药分类模型。 使用深度学习的PyTorch框架实现对15种中草药的识别，并利用自己创建的小型中草药图片数据集进行训练。
     
  • 利用Python深度学习进行岩石识别-附带数据集.zip
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    本资源提供基于Python深度学习技术进行岩石图像自动分类的方法及代码，包含用于训练和测试的岩石图像数据集，适合科研与教学使用。 本代码基于Python PyTorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以了解如何安装所需环境；您也可以参考相关文档进行设置。 配置好环境之后， 请依次运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py 2. 02深度学习模型训练.py 3. 03pyqt_ui界面.py 这些代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰度背景以使图片变为正方形（如果原图已经是正方形则不会进行此操作），以及旋转角度来增强数据集。 运行第一个脚本时，会读取每个类别文件中的图像路径及对应的标签； 第二个脚本将使用训练和验证集合的txt文本开始模型训练，并在完成后保存至本地。
     
  • 使用 C# 和 PaddleOCRSharp 进行深度学习字符识别
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    本项目利用C#语言与PaddleOCRSharp库实现高效准确的深度学习字符识别功能，适用于各种应用场景，如文档处理和图像检索。 PaddleOCRSharp 是基于 PaddleOCR 的 C++ 代码修改并封装的 .NET 工具类库，支持文本识别、文本检测以及基于文本检测结果进行统计分析的表格识别功能。
     
  • 深度学习CNN气象识别数据集
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    本数据集包含大量通过深度学习与卷积神经网络技术处理过的气象图像和信息，旨在提升天气模式识别精度，适用于科研及模型训练。 这是深度学习中利用CNN进行天气识别的数据集，可以直接导入到项目同文件夹内使用。
     
  • 口罩识别的深度学习数据集
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    本数据集专为训练和评估口罩识别算法设计，包含大量标注图像，旨在提升公共安全与卫生监测系统的准确性。 深度学习口罩识别数据集涉及收集和整理大量关于佩戴不同种类口罩的图像资料，用于训练算法准确地检测并识别人脸是否正确佩戴了防护装备。这种类型的数据集对于开发有效的公共安全应用非常关键，尤其是在传染病大流行期间帮助监控人群中的卫生行为。
     
  • 深度学习语音识别的数据集(data.rar)
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    该数据集包含用于训练和测试深度学习模型的大量语音样本及对应文本转录。适用于进行语音识别系统的研发与优化。 在语音识别项目的数据集解压后，请直接将其放置于项目根目录下即可运行程序。
     
  • 猴痘病识别的深度学习数据集
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    本研究构建了一个用于猴痘病识别的深度学习数据集，旨在通过机器学习技术提高猴痘早期诊断准确率，助力公共卫生安全。 重要的数据强调如下：深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片；深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片；深度学习—猴痘病识别数据集包含约2000张猴痘病图片。
     
  • 基于CNN的深度学习火灾识别-含数据集.zip
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    本资源提供了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法用于火灾图像识别，并附带专用的数据集。适用于火灾监测与预警系统的研究及开发。 本代码基于Python Pytorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以安装所需环境。完成后，按顺序运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py：此步骤会读取每个类别图片路径及对应的标签。 2. 02深度学习模型训练.py：该程序将使用上述的txt文本进行训练，并在本地保存最终模型。 3. 03pyqt_ui界面.py：运行后，可以得到一个可视化的UI界面。通过点击按钮加载并识别感兴趣的图像。 数据集文件夹内包含了用于分类的各种图片类别。本代码对这些原始数据进行了预处理和增强，包括将非正方形的图增加灰边使其变成正方形（如果是正方形则不进行修改），以及旋转操作以扩充训练样本数量。 当02深度学习模型训练.py运行完成后，会在本地保存日志文件记录每个epoch的验证集损失值及准确率。