深度学习实战

吴恩达深度学习课程第一课第三周编程作业

文件包含吴恩达coursera深度学习第一课第三周编程作业库文件+源代码，主要介绍了怎么实现两层神经网络。

吴恩达课后编程作业】Course 4 - 卷积神经网络 - 第三周作业 - 车辆识别YOLO.zip

YOLO,吴恩达课后编程作业,Course 4 - 卷积，训练model_data/yolov2.h5的项目，直接下载，查看我发的另一篇博客关于这个资源的使用

吴恩达深度学习课程第一课 第3周 浅层神经网络 编程作业（中、英文版本）

吴恩达老师 深度学习课程 第一课 神经网络和深度学习 第3周 浅层神经网络 编程作业 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）

自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周）

自己做的吴恩达深度学习作业答案（第一课第二周），仅供参考。

吴恩达深度学习课程第一课第四周编程作业

文件包含吴恩达coursera深度学习第一课第四周编程作业库文件+源代码，主要介绍了如何实现深层神经网络，欢迎下载，有问题课随时咨询。

吴恩达深度学习课程第一课 第二周神经网络基础 编程作业（中、英文版本）（底部附带datasets和lr_utils 资源文件）

吴恩达老师 深度学习课程 第一课 神经网络和深度学习 第二周神经网络基础 编程作业 （有道翻译，有歧义的地方请参考原文） 注：底部附带datasets和lr_utils 资源文件

吴恩达深度学习课程第一课 第4周 深层神经网络（1-4 编程作业）（中、英文版本）

吴恩达老师 深度学习课程 第一课 神经网络和深度学习 第4周 深层神经网络（1-4 编程作业） （有道翻译，有歧义的地方请参考原文）

吴恩达第一课神经网络和深度学习第二周课后编程

吴恩达第一课神经网络和深度学习第二周神经网络基础课后编程代码。

吴恩达老师deeplearning.ai-第一课作业

吴恩达老师DeepLearning.ai.系列课程第一课编程作业 -- 神经网络和深度学习

吴恩达深度学习第二课第三周作业

含作业文件+完整数据集+图片文件。上传的是已经做过一遍了版本，可以作为答案，如果要自己做一遍就把start code到end code之间的删掉就行了。那之间的就是作业要求写的代码

01-第一课 神经网络和深度学习.rar

内容： 吴恩达深度学习第一课第一周课后作业 吴恩达深度学习第一课第二周编程作业 吴恩达深度学习第一课第三周编程作业 吴恩达深度学习第一课第四周编程作业 包含所有代码、dataest等

吴恩达第一课神经网络和深度学习第三周课后编程

吴恩达第一课神经网络和深度学习第三周神经网络基础课后编程代码。

吴恩达Neural networks and deeplearning第一课课后编程作业

吴恩达Neural networks and deeplearning第一课课后编程作业，包含所有附带文件，在配好的环境下能够直接运行。

吴恩达老师深度学习课程作业用到的资源文件testCases_v2和planar_utils

第一课第三周浅层神经网络编程作业，两个文件，亲测可用！

04-第四课 卷积神经网络.rar

吴恩达第四课课后作业，我通过网易云视频学习吴恩达深度学习第四课，做编程练习时缺少很多h5文件和包，费很大功夫终于找到 内容： 第四课第一周编程作业 第四课第二周编程作业 第四课第三周编程作业 第四课第四...

吴恩达视频文档-DeepLearning.ai深度学习课程笔记（V5.71） Coursera 深度学习教程中文笔记

这些课程专为已有一定基础（基本的编程...第一门课 神经网络和深度学习 第二门课 改善深层神经网络：超参数调试、正 则 化 以 及 优 化 第三门课 结构化机器学习项目 第四门课 卷积神经网络 第五门课 序列模型 等等

02-第二课 改善深层神经网络.rar

吴恩达第二课课后作业，内容： 第二课第一周编程作业 第二课第二周编程作业 第二个第三周编程作业 包含全部代码、dataest等资料

YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数

本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先，利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。然后，通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪，实现车辆目标的持续跟踪。最后，根据跟踪结果对车辆数量进行统计，实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt

yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501

Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）

这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。其灵活的模型结构允许调整以适应不同复杂度这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer 不仅提高了处理效率，而且确保了时间顺序的准确性。定制化训练个人数据集进行训练利用python和pytorch实现

社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期

使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

YOLOV5 + 双目相机实现三维测距（新版本）

行人跌倒数据集（VOC格式）

行人跌倒数据集（VOC格式）

Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip

本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而，由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性，使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管，不仅工作量巨大，极为耗时，而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页：https://space.bilibili.com/161240964 C站主页：https://blog.csdn.net/ECHOSON

全新的SOTA模型YOLOv9

当今的深度学习方法专注于如何设计最合适的目标函数，以使模型的预测结果尽可能接近真实值。同时，还需要设计一个合适的架构，以便获取足够的信息进行预测。现有方法忽略了一个事实：当输入数据经过逐层的特征提取和空间变换时，会丢失大量信息。本文将深入探讨数据在深度网络中传输时数据丢失的重要问题，即信息瓶颈和可逆函数问题。我们提出了可编程梯度信息（PGI）的概念，以应对深度网络实现多个目标所需的各种变化。PGI能够为目标任务提供完整的输入信息，以计算目标函数，从而获得可靠的梯度信息以更新网络权重。此外，我们还设计了一种基于梯度路径规划的新型轻量级网络架构——广义高效层聚合网络（GELAN）。GELAN的架构证明了PGI在轻量级模型上获得了优越的结果。我们在基于MS COCO数据集的目标检测上验证了所提出的GELAN和PGI。结果显示，GELAN仅使用传统的卷积运算符就实现了比基于深度卷积的最新方法更好的参数利用率。PGI可用于从轻量级到大型的各种模型，它可以获取完整信息，使得从零开始训练的模型比使用大型数据集预训练的最新模型获得更好的结果，比较结果如图1所示。

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip

YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/details/121892887 遇到问题请小伙伴通过私信联系作者，感谢大家的支持！

基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码

这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中定义的8种主要姿态。 实时处理能力：项目设计支持实时姿态识别，适用于视频监控、动态分析等场景。 使用方法： 环境要求：详细说明所需的操作系统、依赖库和运行环境。 安装步骤：提供项目安装和配置的具体指导。 运行指南：说明如何启动姿态识别任务，包括命令行参数等。

pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）

里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可

Deep Learning Tuning Playbook（中译版）

由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。