内容概要:本文介绍了基于YOLOv11的人员溺水检测告警监控系统,详细描述了项目的实施背景、特点及相关参考资料等内容。具体实现上,通过使用YOLOv11模型对从摄像头获得的视频流实现实时的人类溺水监测,同时提供有友好的GUI用于交互操作,在出现异常情况后能够及时做出反应并通过音频或短信的方式发出警告提示。 适合人群:专注于水域安全的专业人员和技术开发者。 使用场景及目标:适用于需要实时监视溺水事故的各种场景,包括游泳池、湖滨及海岸线等等。 阅读建议:为了更好地掌握该技术的设计思路及其应用场景的具体细节,鼓励深入探讨与实践相关内容。
2024-10-31 00:55:35 48KB 深度学习 目标检测
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2024-10-30 16:33:01 10.08MB arcgispro 深度学习
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加州房价数据集,可以用于数据分析、机器学习和深度学习的学习使用
2024-10-22 09:24:55 29.54MB 深度学习 机器学习 数据集
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Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码,皆可运行,亲测可用,适合小白; 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2019b;若运行有误,根据提示修改;若不会,私信博主; 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可私信博主或扫描视频QQ名片; 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
2024-10-17 19:14:22 7.65MB matlab
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基于深度学习的交通标志识别.pdf
2024-10-14 09:55:25 2.36MB
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HypeLCNN概述 该存储库包含论文“具有用于高光谱和激光雷达传感器数据的光谱和空间特征融合层的深度学习分类框架”的论文源代码(正在审查中) 使用Tensorflow 1.x开发(在1.10至1.15版上测试)。 该存储库包括一套完整的套件,用于基于神经网络的高光谱和激光雷达分类。 主要特点: 支持超参数估计 基于插件的神经网络实现(通过NNModel接口) 基于插件的数据集集成(通过DataLoader接口) 培训的数据有效实现(基于内存的有效/基于内存/记录的) 能够在经典机器学习方法中使用数据集集成 神经网络的培训,分类和指标集成 胶囊网络和神经网络的示例实现 基于CPU / GPU / TPU(进行中)的培训 基于GAN的数据增强器集成 交叉折叠验证支持 源代码可用于在训练大数据集中应用张量流,集成指标,合并两个不同的神经网络以进行数据增强的最佳实践 注意:数据集文件太
2024-10-09 21:46:44 128KB deep-neural-networks tensorflow fusion lidar
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参加kaggle比赛的学习资料、个人笔记与代码。 包含五大机器学习与深度学习方向的项目比赛,着重于思路与代码实现。 项目包含: 泰坦尼克生还预测 即时反馈内核竞赛 IEEE-CIS欺诈检测 文本技能项目 视觉图像识别项目
2024-10-09 15:38:28 66.64MB python 课程资源 机器学习 深度学习
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标题中的“一个轻量化,Sora部分模型代码开源”揭示了这个项目的核心——Sora模型的部分源代码已经公开,旨在提供一个轻量级的解决方案。Sora可能是一个专注于效率和性能的深度学习模型,它的开源使得研究者和开发者能够更好地理解和利用这种技术。 描述中的“Sora采用了扩散型变换器(diffusion transformer)架构”提到了Sora模型所采用的独特算法。扩散型变换器是一种基于深度学习的架构,其工作原理是通过逐步消除或“扩散”随机噪声来恢复或生成数据。这种方法在图像生成、语音合成等领域表现出色,因为它可以捕捉到数据的复杂结构和细节,同时保持计算效率。相比于传统的自注意力机制,扩散型变换器可能在处理大规模数据时更为高效,且能处理序列的长期依赖性。 “深度学习”和“AI”这两个标签进一步强调了Sora模型的背景。深度学习是人工智能的一个子领域,它通过多层神经网络对大量数据进行学习,以实现模式识别和决策制定。Sora模型利用深度学习的能力,特别是通过扩散型变换器,来解决特定的AI问题,可能是图像生成、自然语言处理、音频处理等。 在“sora-master”这个压缩文件名中,我们可以推断这是Sora项目的主分支或主要版本,通常包含模型的源代码、训练脚本、数据集处理工具以及可能的预训练模型权重。对于希望了解Sora模型工作原理或希望在自己的项目中应用Sora的人来说,这是一个宝贵的资源。 综合以上信息,我们可以总结出以下知识点: 1. Sora是一个轻量级的深度学习模型,采用了扩散型变换器架构。 2. 扩散型变换器是一种处理随机噪声的方法,适用于复杂数据结构的恢复和生成。 3. Sora模型可能被用于图像生成、语音合成或其它与序列数据处理相关的AI任务。 4. 开源的Sora模型代码提供了研究和开发的基础,用户可以对其进行修改和优化以适应自己的需求。 5. “sora-master”压缩文件包含Sora模型的主要代码和资源,有助于用户理解和使用Sora模型。
2024-09-29 09:59:34 1.73MB Sora 深度学习 AI
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halcon 深度学习 对象检测 图像+代码
2024-09-27 22:32:16 103.8MB 深度学习
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深度学习是一种人工智能领域的核心技术,它基于人工神经网络的模拟,通过大量数据的训练来自动学习特征,从而实现模式识别和预测。在当前的IT行业中,深度学习已经广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域。TensorFlow是Google开发的一个开源深度学习框架,它为研究人员和工程师提供了一个强大的平台,用于构建和部署大规模机器学习模型。 本压缩包"深度学习培训PPT.rar"包含了由专家陈力主讲的一系列深度学习课程讲义,主要围绕TensorFlow框架展开,同时也涉及到了深度学习的基础理论和实际应用。以下是这些文件的主要内容概览: 1. **陈力-1.深度卷积网络基本原理、结构与优化.pdf**:这份文档详细介绍了深度卷积网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)的基本原理,包括卷积层、池化层、激活函数等关键组件,并探讨了网络的优化方法,如梯度下降、动量优化和Adam优化器。 2. **陈力-2.TensorFlow介绍与入门.pdf**:此讲义主要面向初学者,系统地介绍了TensorFlow的安装、环境配置,以及如何创建计算图、会话和变量。同时,还讲解了如何利用TensorFlow进行数据读取、预处理以及模型的构建和训练。 3. **陈力-3.深度卷积网络实践与讲解.pdf**:这一部分深入探讨了CNN在实际问题中的应用,可能包括图像分类、目标检测等任务,同时通过实例展示了如何在TensorFlow中实现这些网络架构。 4. **陈力-4.深度学习遥感图像检测.pdf**:遥感图像分析是深度学习的一个重要应用领域,这部分可能涵盖了使用CNN进行遥感图像目标检测的技术,包括Faster R-CNN、YOLO等前沿算法。 5. **陈力-5.*(新)网络框架演化和标注工具.pdf**:这部分可能讨论了深度学习网络框架的发展历程,以及常用的标注工具,如LabelImg等,这对于数据预处理和模型训练至关重要。 6. **陈力-6.深度学习遥感图像分割.pdf**:遥感图像分割是另一个关键应用,涉及到像素级别的分类,可能会介绍语义分割和实例分割的最新进展,如U-Net、Mask R-CNN等模型。 通过学习这些讲义,读者不仅可以掌握深度学习的基础知识,还能了解到TensorFlow的实际操作,以及深度学习在遥感图像分析领域的具体应用。这些材料对于想要提升深度学习技能的IT从业者或是科研人员来说,是非常宝贵的资源。
2024-09-26 16:42:32 18.9MB 深度学习 tensorflow 卷积神经网络
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