TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现人脸识别（可以识别自己的人脸哦！搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现人脸识别（可以识别自己的人脸哦！搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现水果识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。网络结构：数据集：‘freshapples’:‘新鲜苹果’,‘freshbanana’:‘新鲜香蕉’,‘freshoranges’:‘新鲜橙子’,‘rottenapples’:‘腐烂

TensorFlow2.X 搭建卷积神经网络（CNN），实现交通标志识别。搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

上一篇文章介绍了基于卷积神经网络的交通标志分类识别Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程（Tensorflow），并且最后实现了一个pyqt5的GUI界面，并且还制作了一个简单的Falsk前端网页实现了前后端的一个简单交互，只能实现单张交通标志图像的分类，没有位置检测功能，并且不支持视频的实时检测识别，总体上来讲较为简单。本文介绍一个交通标志识别的进阶项目–基于Yolov5的交通标志

【代码】python计算相关系数。