Food Classification with Deep Learning in Keras / Tensorflow

https://github.com/stratospark/food-101-keras

http://blog.stratospark.com/deep-learning-applied-food-classification-deep-learning-keras.html

Библиотеки для глубокого обучения: Keras

Изначально Keras вырос как удобная надстройка над Theano. Отсюда и его греческое имя — κέρας, что значит "рог" по-гречески, что, в свою очередь, является отсылкой к Одиссее Гомера. Хотя, с тех пор утекло много воды, и Keras стал сначала поддерживать Tensorflow, а потом и вовсе стал его частью. Впрочем, наш рассказ будет посвящен не сложной судьбе этого фреймворка, а его возможностям. Если вам интересно, добро пожаловать под кат.

https://habrahabr.ru/company/ods/blog/325432/

How to Generate Video - Intro to Deep Learning #15

LabelImg - оболочка для разметки датасета с изображениями.

It is written in Python and uses Qt for its graphical interface.

Annotations are saved as XML files in PASCAL VOC format, the format used by ImageNet.

https://github.com/tzutalin/labelImg
demo: https://www.youtube.com/watch?v=p0nR2YsCY_U&feature=youtu.be

Find-Object
Simple Qt interface to try OpenCV implementations of SIFT, SURF, FAST, BRIEF and other feature detectors and denoscriptors.

http://introlab.github.io/find-object/

Generative Adversarial Networks (LIVE)
https://www.youtube.com/watch?v=0VPQHbMvGzg&feature=em-lss

Neural Networks : A 30,000 Feet View for Beginners | Learn OpenCV

http://www.learnopencv.com/neural-networks-a-30000-feet-view-for-beginners/

Generative Adversarial Networks for Style Transfer

https://www.youtube.com/watch?v=MgdAe-T8obE&feature=push-lsb&attr_tag=hJy2fJZMJRu8h_DV-6

Нейрокурятник - часть 0. Или нейро и не совсем курятник.
Мой путь к нейросетям. Рекурсивная статья. В ней есть все ссылки и даже state-of-the-art код, но там очень много абстракций нужно изучить по ссылкам, которые есть в статье.
Дерзайте.

http://spark-in.me/post/neural-chicken-coop-0

#data_science