ssd基于tensorflow2实现源代码

【物体检测快速入门系列 | 01 】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器（http://t.csdn.cn/jPCca）博文配套的项目源代码，包含数据集标注，标签映射，标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本、模型推理脚本，整套自定义物体检测流水线工具链。

基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别 基于Tensorflow框架实现神经网络模型对手写数字的识别

基于tensorflow搭建Faster R-CNN实现目标检测任务 有代码 有数据 可直接运行。 Faster R-CNN 实现目标检测 tensorflow 基于tensorflow搭建Faster R-CNN实现目标检测任务 有代码 有数据 可直接运行。 Faster R-CNN 实现目标检测 tensorflow

本资源包括：程序、实验和论文【均原创】 我们在windows系统下，基于python3.7和tensorflow，通过ensorflow、numpy、opencv和dlib库搭建了人脸识别的环境。通过使用dlib自带的frontal_face_detector作为特征提取器，摄像头扫描读取用户人脸，然后利用三层卷积神经网络进行多轮训练学习，得出较小的损失率和较大的准确率模型。利用训练好的模型来识别，扫描出脸是否为用户的脸。 技术特点： ①本程序使用dlib来识别人脸部分，也可以程序中使用的是dlib来识别人脸部分，也可以使用opencv来识别人脸。 ②本程序中加入了对比度与亮度的模块，这样可以提高训练后识别自己的成功率，也提高照片样本的多样性。对比度和亮度值都取随机数。 收集其他人的图片集，使用dlib中detecotr批量识别图片中的人脸部分。调整图片的格式后，保存。 ③人脸识别系统主要包括四个组成部分，分别为：人脸图像采集及检测、人脸图像预处理、人脸图像特征提取以及匹配与识别。 ④将图片和标签转化为数组，随机化为训练集和测试集，每次取4张图片。

基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目源码.zip

基于TensorFlow的数字识别软件，有GUI界面，可以使用GPU进行训练，仅测试过python2.7版本，直接运行ui.py即可，其他功能直接点击按钮，可进行神经网络训练，单张图片识别等，需要导入TensorFlow等模块，适合作为课堂作业提交

人工智能-项目实践-实体识别-基于tensorflow深度学习的中文的命名实体识别 一个中文的实体命名识别系统 当前版本基于双向循环神经网络（BiRNN） + 条件随机场（CRF）来完成实体的标注。 基本思路是利用深度神经网络提取特征，从而避免了手动提取特征的麻烦。 第二部和传统的方式一样，使用CRF在做最后的标注。 该程序使用Tensorflow完成，使用了当前较新的DataSet API，使数据预处理和feed更优雅。 由于使用了新的API， Tensorflow版本必须大于1.2.0，代码升级后使用的是TensorFlow1.4，不确定原来Tensorflow1.2是否还兼容。

1 概述 1 2 系统开发环境 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 3.1.1 技术可行性 3.1.2操作可行性 3.1.3 经济可行性 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 4 系统设计 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 6.2功能测试 6.3可用性测试 26 6.4测试结果分析 26 结 论 27 致 谢 28 参考文献 29

1 概述 1 1.1课题背景及意义 1 1.2 国内外研究现状 1 1.3 本课题主要工作 2 2 系统开发环境 3 2.1 python简介 3 2.2 人脸识别简介 4 2.3 SQLite 5 2.4 Django介绍 6 2.5 TensorFlow 7 3 系统分析 8 3.1 可行性分析 8 3.1.1 技术可行性 8 3.1.2操作可行性 8 3.1.3 经济可行性 9 3.1.4 法律可行性 9 3.2需求分析 9 3.2.1 功能需求分析 9 3.2.2 性能需求分析 10 3.3开发环境分析 10 3.4界面需求 10 4 系统设计 12 4.1系统设计原则 12 4.2系统流程设计 12 4.2.1系统开发流程 12 4.2.2 添加信息流程 13 4.2.3 人脸识别流程 14 4.3 系统功能设计 15 4.4 数据库设计 15 4.4.1 数据库设计原则 15 4.4.2 数据库实体 16 4.4.3 数据库表设计 16 5系统实现 18 5.1 登录 18 5.2 注册 18 5.3 识别签到 20 6系统测试 25 6.1测试环境与条件 25 。。。。。