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ptb_rnn_test

Example / benchmark for building a PTB LSTM model，using dropout between LSTM to increase accuracy

unet

a unet structure for image segmentation implements Keras

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emotion_calssify

an emotion classify demo based on keras

tensorflow-101

learn code with tensorflow

CMU-MIT

CMU-MIT是由卡内基梅隆大学和麻省理工学院一起收集的数据集，所有图片都是黑白的gif格式。里面包含511个闭合的人脸图像，其中130个是正面的人脸图像。

GENKI

GENKI数据集是由加利福尼亚大学的机器概念实验室收集。该数据集包含GENKI-R2009a,GENKI-4K,GENKI-SZSL三个部分。GENKI-R2009a包含11159个图像，GENKI-4K包含4000个图像，分为“笑”和“不笑”两种，每个图片的人脸的尺度大小，姿势，光照变化，头的转动等都不一样，专门用于做笑脸识别。GENKI-SZSL包含3500个图像，这些图像包括广泛的背景，光照条件，地理位置，个人身份和种族等。

Corel5K

这是Corel5K图像集，共包含科雷尔（Corel）公司收集整理的5000幅图片，故名：Corel5K，童鞋们可用于科学图像实验：分类、检索等。Corel5k数据集是图像实验的事实标准数据集。请勿用于商业用途。私底下学习交流使用。 Corel图像库是科雷尔（Corel）公司收集整理的较为丰富的图像库涵盖多个主题。Corel图像库由若干个CD组成，每个CD包含100张大小相等的图像，可以转换成多种格式。每张CD代表一个语义主题，例如有公共汽车、恐龙、海滩等。 Corel5k自从被提出用于图像标注实验后，已经成为图像实验的标准数据集，被广泛应用于标注算法性能的比较。Corel5k由50张CD组成，包含50个语义主题。 Corel5k图像库通常被分成三个部分： 4000张图像作为训练集，500张图像作为验证集用来估计模型参数，其余500张作为测试集评价算法性能。使用验证集寻找到最优模型参数后4000张训练集和500张验证集混合起来组成新的训练集。 该图像库中的每张图片被标注1~5个标注词，训练集中总共有374个标注词，在测试集中总共使用了263个标注词。 童鞋们自己去提取相关低层视觉特征：Rgb Lab Hsv Sift Gist HOG等等。 童鞋们完成 svm knn adaboost 逻辑回归 随机森林 mimlsvm mimlknn mimlboost 自定义算法 等等多类与多标签实验吧。Go, ...

caf_face_detection

Implement Yahoo Paper: Multi-view Face Detection Using Deep Convolutional Neural Networks