1、github地址
创建这个github的目的是为了让自己存放一些有代码的机器学习的示例集合，如果对别人能有所帮助，自然更好。
并且不定期会添加新的示例。
GitHub - bashendixie/ml_toolset
https://github.com/bashendixie/ml_toolset
2、案例概述
案例1、使用opencv的DNN模块调用caffe的GoogLeNet图像分类模型
案例2、使用Opencv的DNN模块调用Tensorflow的mobilenet对象检测模型
案例3、基于tensorflow2.0的手写数字识别，并导出pb模型供OpenCV的C++版本的DNN模块调用
案例4、基于OpenCV图像处理和手写数字识别进行数独求解
案例5、自定义数据集 + 标准前馈神经网络分类进行训练
案例6、自定义数据集 + 卷积神经网络分类进行训练
案例7、使用Opencv的DNN模块调用Caffe的人脸识别模型
案例8、使用Face recognition、OpenCV、Python进行人脸识别
案例9、使用K近邻(k-Nearest Neighbo)算法进行手写识别
案例10、决策树是如何工作的
案例11、使用dlib进行训练对猫脸进行识别
案例12、Siamese Neural Network 孪生神经网络
案例13、在IdenProf数据集上训练深度残差网络ResNet50
案例14、前馈神经网络(FFNN)用作回归问题的波士顿房价预测
案例15、Traffic-Net训练交通拥堵程度
案例16、使用LeNet进行简单图像分类
案例17、使用Keras、TensorFlow框架进行自定义数据集目标检测训练
案例18、TensorFlow2.0全卷积网络FCN图像分类
案例19、学习使用dlib训练自定义特征预测器
案例20、使用Keras、TensorFlow、UNet进行语义分割
案例21、使用Keras、TensorFlow、UNet煤岩分割
案例22、使用Keras，TensorFlow、FCN分割AF1双相数据集
案例23、使用Keras，TensorFlow、FCN分割Pascal VOC数据集
案例24、在OpenCV中使用Mask R-CNN + COCO权重
案例25、使用dlib进行人脸检测
案例26、ENet论文解读及模型调用
案例27、使用Fcn UNet训练防焊无开口
案例28、使用Keras，TensorFlow、FCN分割KITTI数据集
案例29、使用Mask-Rcnn训练自定义数据集
案例30、在animals和CIFAR-10上使用浅层网络
案例31、使用LeNet识别手写数字
案例32、MiniVGGNet和CIFAR-10,并熟悉批量标准化
案例33、微笑检测
案例34、使用opencvsharp和决策树进行训练和预测
案例35、网络作为特征提取器，并将特征写入HDF5数据集
案例36、flowers数据集 + vgg16 微调网络
案例37、使用（多个MiniVGGNet）网络集成提高准确性
案例38、理解rank-1&rank-5精度
案例39、AlexNet训练猫狗大战
案例40、ResNet50提取猫狗大战特征，后用逻辑回归
案例41、minigooglenet上训练cifar10
案例42、deepergooglenet上训练tiny_imagenet
案例43、resnet上训练cifar10
案例44、使用TensorFlow2.0 + ResNet进行疟疾预测
案例45、Kaggle竞赛：情绪识别
案例46、win10安装Pytorch-GPU版本并训练第一个神经网络
案例47、Pytorch要点和实现MNIST分类
案例48、参加Kaggle手写体数字识别(MNIST)竞赛并提交预测结果
案例49、Kaggle比赛 表格游乐场 Feb 2022
案例50、Kaggle比赛 表格游乐场 Jan 2022
案例51、使用pytorch + yolov5训练自定义数据集
案例52、使用Keras + Unet 进行图像分割oxford_iiit_pet
案例53、保护大堡礁(tensorflow + centernet训练自定义数据集)
案例54、MediaPipe了解 + 结合OpenCV进行人体姿势估计
案例55、口罩检测
案例56、pytorch + unet + 数据科学碗竞赛 医学图像分割
案例57、unet + pytorch 多分类自定义
案例58、unet另一个实例 案例59、使用CNN和LSTM为图像生成文字描述
案例60、十种聚类算法
案例61、生成对抗网络 (GAN)概述和入门示例
案例62、使用ARIMA模型时间序列预测
案例63、Kaggle竞赛 生成莫奈风格图像的GAN
案例64、使用TensorFlow2和Keras的简单Conv3D示例
案例65、使用TensorFlow进行音乐生成
案例66、基于tensorflow的人类行为检测
案例67、tensorflow 2.8版本不同优化器对比
案例68、基于Torch Hub的DCGAN图像生成 + 调用自定义网络模型
案例69、基于Torch Hub的VGG和ResNet
案例70、基于Torch Hub和YOLOv5和SSD的目标检测
案例71、基于tensorflow从头开始构建图神经网络
案例72、基于Torch Hub的渐进式GAN架构
案例73、基于Torch Hub的深度估计模型MiDaS
案例74、基于Torch Hub的图像分割模型FCN
案例75、使用Flask框架构建ML模型的Web应用程序
案例76、高斯混合模型
案例77、年龄和性别预测
案例78、校正图像方向
案例79、使用Detecto构建自定义对象检测
案例80、探索性数据分析(EDA) 入门案例五
案例81、使用opencv+python识别七段数码显示器的数字
案例82、Kaggle竞赛：情绪识别
案例83、车辆识别
案例84、从头开始训练SSD
案例85、深度强化学习简介及Gym入门实例
案例86、线性回归与逻辑回归（简单线性回归/多元线性回归/简单逻辑回归）
案例87、基于keras的Simple RNN训练时间序列数据
案例88、什么是图像配准?
案例89、从头开始训练Faster R-CNN
案例90、自动编码器autoencoder
案例91、基于KFold的客户流失预测
案例92、使用opencv读取mp4并生成Gif动图
案例93、定向梯度直方图(HOG)描述符
案例94、Kaggle竞赛 稻田病害分类