道路分割 客观的 在自动驾驶的情况下，给定前摄像头视图，汽车需要知道道路在哪里。 在这个项目中，我们训练了神经网络，通过使用一种称为完全卷积网络（FCN）的方法来标记图像中道路的像素。 在此项目中，使用KITTI数据集实施FCN-VGG16并对其进行了培训，以进行道路分割。 演示版 （单击以查看完整的视频） 1代码和文件 1.1我的项目包括以下文件和文件夹 是演示的主要代码 包含单元测试 包含一些帮助程序功能 是带有GPU和Python3.5的环境文件 文件夹包含KITTI道路数据，VGG模型和源图像。 文件夹用于保存训练后的模型 文件夹包含测试数据的细分示例 1.2依赖关系和我的环境 Miniconda用于管理我的。 Python3.5，tensorflow-gpu，CUDA8，Numpy，SciPy 操作系统：Ubuntu 16.04 CPU：Intel:registered:Core:trade_mark:i7-68

基于VGG Simple手写体数字识别的研究与FPGA实现 vivado的工程 大家自行学习

深度学习常用网络,其中包括inception-v1,inception-v2,inception-v3,vgg,resnet,在google上资源下载比较慢

图像风格迁移技术是计算机视觉中的重点技术，传统的图像风格迁移技术采 用手工演算的方式，计算过程复杂，计算时间漫长，图像风格迁移效果不理想。 随着人工智能技术在计算机视觉领域的应用逐步广泛，一些艺术风格神经算法逐 渐产生，可以对自然图像的内容和风格进行分离和重组。利用 VGG-19 神经网络 模型，结合人工智能开源框架 Pytorch 设计快速图像风格迁移算法。实验表明， 采用 VGG-19 神经网络模型的图像风格迁移技术，生成了具有高感知质量的新图 像，将任意照片的内容与众多著名艺术品的外观相结合，展示了其在高级图像合 成和操作方面的潜力

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vgg16.npy文件，因文件大小限制问题，分成三部分。积分不能自己设置，所以若所需积分过高，请谅解

基于图像处理和VGG19实现的指静脉识别系统python源码+GUI界面+项目使用说明.zip 【代码说明】 源代码在finger.py 根据源代码生成的可执行文件为finger.exe，可直接运行 编译源代码所需Python环境为3.7，其他库在requirements.txt 【使用说明】 可直接运行finger.exe 参数说明 单人手指图片个数：训练集中一根手指录入的图片数，本例子设为7，因为训练集中总共21张图片，每根手指7张图片，总共三根手指。 随机选取的图片测试个数：识别时，在训练集中随机选取的与待识别图片比对的图片数，取值范围应为[1~7]之间，若取5，意义则为从每根手指的7张图片随机选取5张与待识别的图片进行5次比对，求得相似度平均值。 训练集图片文件夹：训练集图片所在文件夹，训练完毕后会在该文件夹下生成trained文件夹，存储处理完成后的图片，本例子为HighGuardFinger。 待识别图片文件夹：待识别的图片文件夹，本例子选取了7张图片为训练集，剩下的第8张图片作为测试图片，文件夹在HighGuardTest。 首次运行识别时，会下载VGG16的预训练模

vgg网络模型，COCO数据集。预训练模型参数

这个VGG与训练模型来自DropBox 对于不想注册DropBox的同学们，可以直接这里下载

参数文件vgg_voc0712-0010.params来自DropBox，不想注册的伙伴们，可以注册下载