DL_UCAS

UCAS 2018-2019学年深度学习课程实验，包含部分课程实验内容的全部实验代码，分为以下几个部分。 对于所有的实验代码，将对应数据集解压到与代码同级的目录下，然后直接运行main.py文件即可。

图像类

Experiment1 车牌识别

构造简单的卷积神经网络模型，以实现中国普通机动车车牌字符的识别。

数据集格式：

├─train
│  ├─area
│  ├─letter
│  └─province
└─val
	├─area
	├─area
	├─letter
	└─province

数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1AJA_lpZy1oDE8TSxz2SsDg 提取码: g44n

Experiment2 猫狗分类

对已经在ImageNet数据集上训练好的模型进行微调，实现一个猫狗分类神经网络模型的训练、测试和导出。

数据集格式：

├─train
│  ├─cats
│  └─dogs
└─validation
    ├─cats
    └─dogs

数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/10fwEy19qjnR0_g_ndjdYaw 提取码: 3p7t

语音类

Experiment3 英文数字语音识别

使用LibROSA包对语音信号进行特征提取。构建卷积神经网络模型，实现英文数字语音zero-nine的识别。

数据集格式：

├─recordings
└─test

数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1Vv5wWZ9RIJ6QbxDOCVkGdQ 提取码: mccu

Experiment4 声纹识别

搭建声纹识别模型并训练，实现对未知人的声音进行识别。

数据集格式：

├─test_tisv
└─train_tisv

数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1ld9fAN7Dy8one_aA6nwAiw 提取码: yt5p

自然语言处理类

Experiment5 情感分类

建立Text-CNN模型，实现对中文电影评论的情感分类。

数据集格式：

    test.txt
​    train.txt
​    validation.txt

数据集下载：链接: https://pan.baidu.com/s/1o_t8FmN5VP59UeMCmO6d9A 提取码: vezm