1.本项目专注于解决出国自驾游特定场景下的交通标志识别问题。借助Kaggle上的丰富交通标志数据集，我们采用了VGG和GoogLeNet等卷积神经网络模型进行训练。通过对网络架构和参数的巧妙调整，致力于提升模型在不同类型交通标志识别方面的准确率。 2.项目运行环境包括：Python 环境、Anaconda环境。 3.项目包括3个模块：数据预处理、模型构建、模型训练及保存。项目使用德国交通标志识别基准数据集(GTSRB)，此数据集包含50000张在各种环境下拍摄的交通标志图像；模型构建包括VGG模型和GoogLeNet模型简化版深度学习模型，MiniGoogLeNet由Inception模块、Downsample模块和卷积模块组成，卷积模块包括卷积层、激活函数和批量归一化；通过随机旋转等方法进行数据增强，选用Adam算法作为优化算法，随着迭代的次数增加降低学习速率，经过尝试，速率设为0.001时效果最好。 4.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/135080491

深度学习网络模型 MobileNet系列v1 ~ v3网络详解以及pytorch代码复现 1、DW卷积与普通卷积计算量对比 DW与PW计算量 普通卷积计算量 计算量对比 2、MobileNet V1 MobileNet V1网络结构 MobileNet V1网络结构代码 3、MobileNet V2 倒残差结构模块 倒残差模块代码 MobileNet V2详细网络结构 MobileNet V2网络结构代码 4、MobileNet V3 创新点 MobileNet V3详细网络结构 注意力机制SE模块代码 InvertedResidual模块代码 整体代码

1.项目利用TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency 词频-逆文档频率）检索模型和CNN（卷积神经网络）精排模型构建了一个聊天机器人，旨在实现一个能够进行日常对话和情感陪伴的聊天机器人。 2.项目运行环境：Python环境、TensorFlow 环境和Python包jieba、tqdm、nltk、pyqt5等。 3.项目包括4个模块：数据预处理、模型创建与编译、模型训练及保存、模型生成。数据来源于GitHub开源语料集，下 载地址为: https://github.com/codemayq。在TF-IDF模型中定义的架构为：计算TF-IDF向量，通过倒排表的方式找到与当前输入类似的问题描述，针对候选问题进行余弦相似度计算。模型生成一是通过中控模块调用召回和精排模型；二是通过训练好的召回和精排模型进行语义分类，并且获取输出。 4.准确率评估：测试准确率在90%左右。 5.项目博客：https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/131540115

swin transformer

课堂专注度及考试作弊系统、课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 转头(probe)+低头(peep)+传递物品(passing) 课堂专注度+表情识别 侧面的传递物品识别 **人脸识别**：dlib_face_recognition_resnet_model_v1.dat - detection_system/face_recog/weights **人脸对齐**：shape_predictor_68_face_landmarks.dat - detection_system/face_recog/weights **作弊动作分类器**：cheating_detector_rfc_kp.pkl ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ## 使用 ### 运行setup.py安装必要内容 ```shell python setup.py build develop ``` [windows上安装scipy1.1.0可能会遇到的问题](https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose/issues/722) ### 运行

基于深度学习与词嵌入的情感分析系统设计与实现【毕业设计源码+答辩PPT+论文】 1、研究目的 针对文本进行句子和段落级的情感倾向性分析，利用算法来判断句子的情感色彩。研究的目标在于提高情感分析算法的准确性，不断学习，不断提高和优化算法。在实际数据集上的进行模型训练与调优，并对模型进行简单的封装和部署。 2、研究方法 主要使用基于深度学习的方法，数据集采用论文常用的 IMDB 数据集，旨在提高最终设计模型的准确性。本文尝试吸收其他深度学习模型优点，自己设计了 7 个深度学习模型。本文主要创新点在于，利用模型集成融合里的堆叠法的思想，实现了 3 个树形的传统机器学习算法与 7个深度学习模型的集成。 3、研究结论 在第一个IMDB数据集上经过AUC评分，计算重合的面积， 可以达到95.97%分，排名能达到前15%。 在第二个twitter数据集上经过F1 Score的评分方法，得到了 0.7131280389的分数，排名196/614，30%左右。

yolov5头部检测，教室头部检测，pyqt5，目标检测，深度学习，网络优化，目标检测接单，yolov5，yolov7，yolov8 扣扣：2046删532除381 语言：python 环境：pycharm，anaconda 功能：有训练结果，可添加语音报警，可统计技术，可定制yolov7，yolov8版本 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

在mfc中使用DDVue控件，实现对DWG图纸的预览，图元的识别，图层的修改等等。可以实现在自己开发的C#桌面程序中，打开编辑CAD的图纸，完美实现二开功能开发。

使用Python的动手深度学习算法 这是Packt发布的《 的代码库。 通过使用TensorFlow实施深度学习算法和广泛的数学知识 这本书是关于什么的？ 深度学习是AI领域最受欢迎的领域之一，可让您开发各种复杂程度不同的多层模型。 本书涵盖以下激动人心的功能： 实施基础到高级的深度学习算法 掌握深度学习算法背后的数学 熟悉梯度下降及其变体，例如AMSGrad，AdaDelta，Adam和Nadam 实施循环网络，例如RNN，LSTM，GRU和seq2seq模型 了解机器如何使用CNN和胶囊网络解释图像 如果您觉得这本书适合您，请立即获取！ 说明和导航 所有代码都组织在文件夹中。 该代码将如下所示： J_plus = forward_prop(x, weights_plus) J_minus = forward_prop(x, weights_minus) 这是您需要的本

基于PaddleNLP的深度学习对文本自动添加标点符号源码，详情查看文章：https://blog.csdn.net/YY007H/article/details/137094290