Kevin-9527XIAO / Deep_Learning_in_Action Public

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深度学习实战: 1. BP神经网络函数逼近2. 基于LeNet-5的MNIST字符识别 3. 基于ResNet-18的CIFAR-10图像分类4. 基于选择性搜索（Selective Search）选择候选区域 5.基于YoloV3算法的车辆目标检测 6. YoloV3算法的口罩识别检测

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BP_NetWork		BP_NetWork
LeNet-5		LeNet-5
ResNet-18		ResNet-18
SelectiveSearch		SelectiveSearch
Yolo_car_mask		Yolo_car_mask
Yolov3		Yolov3
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Deep_Learning_in_Action

深度学习实战

BP神经网络函数逼近

搭建基本的BP神经网络，应用三层神经网络进行函数逼近，函数包括XOR和y=1/sin(x) + 1/cos(x)
基于LeNet-5的MNIST字符识别

编程实现网络结构，采用层次化的映射模式
基于ResNet-18的CIFAR-10图像分类

搭建神经网络,完成图像分类并优化训练过程
基于选择性搜索（Selective Search）选择候选区域

从图片中找出物体可能存在的区域,缩小候选区域规模,加快训练速度
基于YoloV3算法的车辆目标检测

实现网络结构,使用COCO数据集训练
基于YoloV3算法的口罩识别检测

About

深度学习实战: 1. BP神经网络函数逼近2. 基于LeNet-5的MNIST字符识别 3. 基于ResNet-18的CIFAR-10图像分类4. 基于选择性搜索（Selective Search）选择候选区域 5.基于YoloV3算法的车辆目标检测 6. YoloV3算法的口罩识别检测

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