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面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用的深度学习教程

该项目提供详尽的深度学习教程,包括面部表情识别、面部识别和外貌特征预测等应用。用户可以获取源代码和逐步教程,并使用Kaggle数据集进行训练。涵盖先进的识别模型如VGG-Face、FaceNet和DeepFace,适用于大规模数据集。此项目为深度学习开发者提供全面的学习资源,从基础到实战。

Deep-Learning-Experiments - 深度学习实验和课程指南,涵盖理论与实践
Deep LearningGithubLLMPyTorchSupervised LearningTransformer开源项目
本页面介绍2023版深度学习实验课程,包括理论与实践内容。涵盖监督学习、多层感知器、优化、正则化、卷积神经网络、变压器、自编码器、生成对抗网络和大型语言模型等主题,并提供开发环境、Python、Numpy、PyTorch及Gradio的实践指南。所有文档和代码示例在GitHub上提供,帮助学习者掌握深度学习技术。
hands-on-ml-zh - Sklearn和TensorFlow机器学习指南
GithubPythonSklearnTensorFlow开源项目数据分析机器学习
本指南详细介绍了如何使用Sklearn和TensorFlow进行机器学习,包括在线阅读、Docker镜像、PYPI包和NPM包的多种下载方式,并提供了完整的编译和安装步骤。通过该指南,读者能够学习和掌握数据分析及机器学习的实用技能。
100-Days-Of-ML-Code - 掌握使用Python进行机器学习和深度学习的技巧
100天挑战Github决策树开源项目数据预处理机器学习随机森林
探索100天机器学习代码项目,该项目包括数据预处理和各种机器学习模型的练习,如线性回归、逻辑回归、决策树等。项目还涵盖了无监督学习方法和深入的Python, TensorFlow, Keras在深度学习中的应用。
graphics - 深度学习与计算机图形学的融合框架
3D视觉GithubTensorFlow Graphics开源项目机器学习神经网络计算机图形学
TensorFlow Graphics是一个融合深度学习与计算机图形学的开源框架。它提供可微分的图形和几何层,包括相机模型、反射模型、空间变换和网格卷积等,同时支持3D可视化。这些工具可用于开发和优化3D视觉任务的机器学习模型,如物体姿态估计、材质分析和语义分割。该框架致力于帮助研究人员和开发者更高效地解决复杂的3D视觉问题。
MachineLearning-AI - 250天AI和机器学习实践项目 涵盖计算机视觉到优化算法
Github人工智能优化算法开源项目机器学习深度学习计算机视觉
该项目记录250天的人工智能和机器学习实践,涉及计算机视觉、深度学习、图神经网络等多个领域。同时探索蚁群优化、粒子群优化等算法。项目展示从基础到前沿的AI应用,提供丰富的代码实例和学习资源。
awesome-openai-vision-api-experiments - OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源
GPT-4VGithubOpenAI Vision APIzero-shot学习图像分类开源项目视觉AI
该项目为OpenAI视觉API的研究与应用提供全面资源,覆盖从基础图像分类至高级的零次学习模型,适合初学者与专家共同探索、分享与合作。
InsightFace-REST - 便捷可扩展的面部检测与识别API解决方案
DockerFastAPIGithubInsightFace-RESTNVIDIA TensorRT人脸识别开源项目
InsightFace-REST提供使用FastAPI部署的面部检测和识别REST API,基于NVIDIA TensorRT进行优化。支持SCRFD检测器和ArcFace识别模型,自动下载模型,支持批处理和FP16推理,实现高性能。在启用NVIDIA GPU的系统上,通过Docker轻松部署和扩展,同时支持CPU上的ONNX推理,满足多样化需求。
pytorch-sentiment-analysis - 使用PyTorch进行电影评论情感分析的教程
GithubPyTorchPython 3.9开源项目情感分析教程神经网络
该开源项目提供了一系列教程,使用PyTorch实现序列分类模型,主要用于从电影评论中预测情感。课程内容包括神经词包模型、递归神经网络(RNN)、卷积神经网络(CNN)和Transformer模型的理论与实践。此外,还讲解了如何使用torchtext库简化数据加载和预处理。如果有任何疑问或反馈,可以随时通过提交问题进行交流。
ai_projects - 多领域机器学习项目开源仓库
AI项目GitHubGithubMiguel Fierro开源项目机器学习深度学习
ai_projects是一个涵盖多个机器学习领域的开源项目仓库。内容包括CNN、转移学习、推荐系统和自然语言处理等主题。每个项目都配有Jupyter笔记本和相关博客文章,为开发者和研究者提供实践资源。仓库定期更新,展示AI技术在实际应用中的最新进展。
Production-Level-Deep-Learning - 生产级深度学习系统的部署与优化工程指南
Deep LearningGithubMachine LearningPyTorchTFXTensorFlow开源项目
本项目提供全面的工程指南,指导在实际应用中部署生产级深度学习系统。涵盖数据管理、开发、训练、评估、测试和部署等关键模块,并推荐最佳实践和工具。内容借鉴Full Stack Deep Learning Bootcamp、TFX Workshop和Pipeline.ai的高级KubeFlow Meetup,确保用户应对从模型训练到生产部署的各种挑战。
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