目标分类前言在此只做简单利用Tensorflow进行口罩识别的程序实现，不做算法讲解，具体概念请移步下面链接。https://blog.csdn.net/qq_28810395/article/details/107401125前期准备数据集（200幅戴口罩图片，200幅没戴口罩图片）如下。masknomask对于深度网络模型训练，仅仅200的训练集完全不足够进行训练，在此只是测试讲解，所以200

生物视觉原理生物层面的视觉图像处理流程：1、像素信号瞳孔摄入，视网膜感光细胞传导刺激反应2、大脑皮层细胞处理，感知差异构成的边缘和方向3、神经细胞处理，提炼形状颜色等特征4、大脑进一步抽象，获得认知5、与记忆进行匹配，得到判断机器模拟生物识别，其处理流程为：1、接受图像数据2、获取图像特征3、根据特征获得类别信息4、输出目标类别图像通道  模拟眼镜视网膜的感色原理，我们所观察的色彩都是RGB三原色

生物视觉原理生物层面的视觉图像处理流程：1、像素信号瞳孔摄入，视网膜感光细胞传导刺激反应2、大脑皮层细胞处理，感知差异构成的边缘和方向3、神经细胞处理，提炼形状颜色等特征4、大脑进一步抽象，获得认知5、与记忆进行匹配，得到判断机器模拟生物识别，其处理流程为：1、接受图像数据2、获取图像特征3、根据特征获得类别信息4、输出目标类别图像通道  模拟眼镜视网膜的感色原理，我们所观察的色彩都是RGB三原色

转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395运行平台： Windows 10AIstudio官网：https://aistudio.baidu.com/--飞桨领航团AI达人创造营一、模型训练得出Model1. 准备模型库网络上查找吸烟图片利用工具手动标识制作数据集三、 总结  多实践尝试，一步一个脚印解决BUG，会越开越熟练。  详细的做法请查看下面参

转载请注明作者和出处：https://blog.csdn.net/qq_28810395Python版本： Python3.x运行平台： Windows 10IDE： Pycharm profession 2019如有需要数据集或整个工程文件的可以关注Stefan0704回复Logistic回归一、前言  我们日常生活中不能避免的要遇到很多最优化问题，比如以最小工作量却获得最大利益？如何在最短时间

如有需要数据集或整个工程文件的可以进行关注**cai_5158046**回复**决策树**进行获取。

前言  在这主要将人工神经网络，在讲之前要先了解人工智能与深度学习的关系。人工智能：  具有高度综合性和交叉性的学科，其研究范畴包括：自动推理、知识表达、专家系统、机器学习等。机器学习：  机器学习是人工智能的核心，是人工智能的一个重要分支，其应用遍历了人工智能的各个领域，涉及的算法包括：决策树、支持向量机（SVM）、人工神经网络、聚类、贝叶斯分类器、规则学习、强化学习等。深度学习：  这个概念是

1、人工智能定义人工智能是计算机科学的重要分支之一。它企图了解智能实质, 并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器, 机器人、自然语言识别处理、专家系统、图像识别等技术均属于人工智能范畴。在电气自动化领域当中, 人工智能与传统人工控制相比, 其最大的特点在于能够以计算机技术为辅助, 完全实现机械设备自动化、精确化控制, 能够大幅度节约人力资源。在工业化生产过程中, 通过人工智能技术

生物视觉原理生物层面的视觉图像处理流程：1、像素信号瞳孔摄入，视网膜感光细胞传导刺激反应2、大脑皮层细胞处理，感知差异构成的边缘和方向3、神经细胞处理，提炼形状颜色等特征4、大脑进一步抽象，获得认知5、与记忆进行匹配，得到判断机器模拟生物识别，其处理流程为：1、接受图像数据2、获取图像特征3、根据特征获得类别信息4、输出目标类别图像通道  模拟眼镜视网膜的感色原理，我们所观察的色彩都是RGB三原色

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