1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

yolov5头部训练模型

车牌识别，YOLOv3、Densenet、卷积神经网络、python

模型在FloodNet数据集上进行了训练，mIOU在0.83左右，可训练自己的数据集 建议在训练网络的时候将输入的训练集其切分为384x384的小图片后，再来进行训练 模型采用标准的UNet，可以采用如下方式训练你自己的模型 数据集地址可以在train.py中修改为你自己的文件夹 python train.py -- --epochs 20 --batch-size 16 --learning-rate 2e-4 --scale 1 --validation 0.1 --classes 10 --amp 其中--amp为半精度训练 --scale是训练的时候对图片进行缩放，已经裁剪为384x384后就不需要再裁剪了

Keras中文手册 Keras中文手册

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：从2016年春季学期开始，作者 Jeff Heaton 开始为圣路易斯华盛顿大学教授 T81-558 深度学习的应用课程，并将课程材料、例子和作业放在 GitHub 上，逐渐丰富演变成了这本书。 ◉ 目录： 第1章：Python 预备课程 第2章：用于机器学习的 Python 第3章：TensorFlow 简介 第4章：表格数据训练 第5章：正则化和Dropout 第6章：用于计算机视觉的卷积神经网络 第7章：生成对抗网络 第8章：Kaggle 数据集 第9章：迁移学习 第10章：Keras 中的时间序列 第11章：Hugging Face的自然语言处理 第12章：强化学习 第13章：高级/其他主题 第14章：其他神经网络技术

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很多时候我们需要从excel表格(记录着很多视频网址)中下载视频到本地，这个就是用python语言写的脚本

Yolov3+Flask+2k图片+99%检测率权重——交互式框架 0x01 主页视图 0x02 图片检测 0x03 视频检测 0x04 实时检测 0x05 训练数据 0x06 日志记录

使用yolov5训练好的口罩检测模型，其中具体训练方法见我的博文《使用YOLOV5训练口罩检测模型》，链接https://blog.csdn.net/wchwdog13/article/details/128311482?spm=1001.2014.3001.5501