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cv-hw：将深度学习应用于交通标志分类任务
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Traffic-Sign-Classification:交通标志分类的深度学习模型
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应用深度学习 () 课程目标和先决条件： 这是一门为期两个学期的课程，主要为研究生设计。 但是，也欢迎在概率、统计学（例如，线性和逻辑回归）、数值线性代数和优化方面表现出强大背景的本科生注册。 我们的目标是...
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1百万个交通标志图像分类任务：交通标志图像的应用几何变换
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deep-learning-cv:“深度学习在计算机视觉中的应用”课程材料
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欢迎 ！ 此回购包含于2018年3月3日至4月28日在国立成功大学举行的``在计算机视觉中应用深度学习''课程的材料。 由于Google的慷慨大方，您可以练习使用Google提供的免费GPU资源在Google Colaboratory上制作深层神经网络。 有关如何执行此操作的说明，请点击。 该课程的教学大纲如下： 第一周：深度神经网络的基础 第一周的幻灯片是使用Gitpitch准备的。 编程工
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