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Python基于pytorch深度学习的
车型
识别系统源码+使用说明
Python基于pytorch深度学习的
车型
识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块:启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口,通过对启动器参数的设置,可以进行很多灵活的启动方式,下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的,根据多种多样的数据集,我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回,方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34,代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接,极大的减少了参数数量,降低了内存使用。
2024-06-06 13:32:59
21KB
pytorch
pytorch
python
深度学习
1
基于单片机的某
车型
CAN总线系统设计
扼要介绍了AT90CAN 28的功能特点,讲述了AT90CAN128中CAN控制器的原理及使用方法,针对所设计
车型
CAN总线控制系统的构成特点,制定了通讯协议,并以联合制动单元为具体实例,对其设计过程进行了具体的描述,使读者能更加深刻地体会到这款单片机的特别之处。
2024-03-26 11:48:38
194KB
AT90CAN128
CAN总线
联合制动
通讯协议
1
汽车之家所有汽车品牌/车系/
车型
6000条数据
里面有汽车之家,所有汽车品牌,对应系列,对应
车型
数据,2018年4月27日爬取,存储成了sql文件格式,sql文件有111m
2024-01-16 09:25:24
580KB
汽车品牌
1
海量汽车
车型
数据库SQL
目前市场上最新汽车
车型
大全,免费
车型
数据库,收集了2万4千多条
车型
数据
2024-01-16 09:24:05
7.49MB
1
2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的
车型
识别(实验)
2022-05-08 基于卷积神经网络ResNet的
车型
识别(实验)
2023-12-30 23:33:11
283.66MB
人工智能
深度学习
ResNet
卷积神经网络
1
汽车之家2016年9月
车型
数据库
汽车之家2016年9月
车型
数据 excel表格 可以导入数据库 汽车之家2016年9月型数据 excel表格 可以导入数据库 汽车之家2016年9月型数据 excel表格 可以导入数据库 汽车之家2016年9月型数据 excel表格 可以导入数据库
2023-10-19 16:27:03
14.69MB
汽车之家
1
BITVehicle-Datase车辆
车型
识别数据集 voc xml文件 已经将mat转换好的xml文件共9850个xml
bit vehicle 的数据集 已经将图片标注信息转换成xml格式 可用于目标检测训练 yolov3 yolov5等 包含分类和原始的一样 Bus’, ‘Truck’, ‘SUV’, ‘Microbus’, ‘Sedan’, ‘Minivan’ 这是转换好的xml文件 用labelimg打开 使用 change save dir 更改标签保存目录为本目录即可查看标签 或者将xml与图片放在同一目录也可查看
2023-09-20 10:18:01
4.68MB
数据集
车辆检测
bitvehicle
yolov5
1
基于2019汽车
车型
数据库(MySql示例)
数据均借鉴后把主键转换成bigint类型,方便后续ETL清洗和迁移,发布仅仅用于交流学习 汽车品牌:temp_car_brand (460条记录) 汽车厂商:temp_car_maker (485条记录) 汽车规格:temp_car_size (22条记录) 汽
车型
号:temp_car_model (5035条记录) 汽车系列:temp_car_series (44123条记录) Resource.zip 压缩文件为汽车品牌logo,每张大小100*100 MySql脚本.zip 是Mysql的执行脚本,包含数据 Excel.zip:是现有数据的导出,方便建立SqlServer或者Oracle的表后方便导入
2023-03-31 10:37:39
4.34MB
汽车车型数据库
汽车品牌图标
汽车品牌数据
车型数据
1
使用pytorch进行深度学习网络模型训练实现
车型
识别(毕业设计)
训练模型主要分为五个模块:启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。
2023-02-10 11:14:52
21KB
深度学习
pytorch
车型识别
毕业设计
1
基于matlab
车型
识别系统的设计与实现
利用Matlab语言。采用做差也就是差影法的算法。利用测试图片和背景图片进行做差,提取出
车型
的轮廓。因为考虑到会有一些噪声和抖动的干扰。这个时候结合形态学的方法,将噪声给滤除掉。因为总体来说,测试图片和背景图片进行做差。
车型
的轮廓它肯定是最大的一个连通域。其他的噪声和一些噪点是比较小的联通域。可以把比较小的帘头一点去掉,留下精准的
车型
的轮廓。这个时候去统计
车型
轮廓的车棚和车底的长度。根据这个长度的比例来判别是小轿车,面包车,还是公交车等等。制作一个GUI人机交互界面进行展示。
2023-01-05 21:26:31
2.46MB
GUI
matlab
差影法
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