1、代码包含resnet系列网络源码,如resnet18、resnet34、resnet50、resnet101等。 2、代码中已训练好的模型是基于resnet18,模型是cpu训练 3、使用的深度学习框架为pytorch,建议版本为1.7以上 4、资源附有训练使用的男女人脸图片数据集,已划分为训练集与验证集 5、训练模型较好,精度很高,不仅可以训练,还可以预测,预测结果以弹窗形式展示,演示效果好! 【备注】该代码模型适合深度学习初学者入门、代码简单易懂,结构清晰,单个py文件调试也方便。有很好的借鉴学习价值!
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matlab预测股票价格走势 基于深度学习算法的股票市场价格预测与建模框架 MSE、RMSE、NRMSE和R2值通过在整个测试期间将预测股票收盘价与实际股票收盘价进行比较来确定。然后,我们利用预测数据确定预测日的股价变化范围。这些计算是在MATLAB中进行的,我们使用了MATLAB上的深度学习和金融库。
2022-11-26 19:26:31 8.46MB matlab 预测股票
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基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统.zip该项目为人物专注性检测,分为两个检测部分,疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分,使用Dlib进行人脸关键点检测,然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠,并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分,使用Yolov5,检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 使用方法 依赖:YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py,即可使用本程序。 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统.zip该项目为人物专注性检测,分为两个检测部分,疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分,使用Dlib进行人脸关键点检测,然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠,并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分,使用Yolov5,检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 使用方法 依赖:YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py,即可使用本程序。
基于深度学习的网课专注度监测预警系统源码+全部数据.zip通过对用户注意力情况监测,对用户注意力情况进行分析。根据注意力分析结果,可以对用户进行语音提示,并且将注意力分析结果通过led屏幕展示给用户。可以根据用户自身使用需求对各功能进行用户个性化设置。主要通过眼部特征、嘴部特征、头部特征三个主要的特征值来进行注意力集中情况分析。当用户眼部特征呈现出眨眼状态,根据视频中每帧图片检测眼睛长/宽的值是否大于阈值,超过一定次数范围则判断用户处于注意力不集中状态;当用户嘴部特征呈现打哈欠状态,根据张口度与张口时间,若超过阈值一定范围和次数则判断用户处于注意力不集中状态;将用户头部转换为3D模型,当用户呈现出瞌睡点头状态,根据各头部关键点位置变化计算其角度变换大小,若超过一定角度范围则判断用户处于注意力不集中状态。
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