创意的矢量花朵PS笔刷.rar
2022-07-03 14:07:27 399KB 创意的矢量花朵PS笔刷.rar
机器学习课程设计—基于yolov5的海棠花花朵检测识别项目源码+数据集+实验报告。 <2>打标签:用工具labelImg-master进行打标签: 1)在路径栏输入cmd,进入控制台 2)以此执行以下命令: pip install PyQt5 pyrcc5 -o libs/resources.py resources.qrc 3)启动打标签软件:执行:python labelImg.py 将这个图标改为yolov5,按住W再拖动鼠标 进入yolov5根目录打开cmd: 制作好数据集后,接下来就是训练,训练代码如下: # Train YOLOv5s on COCO128 for 3 epochs $ python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 3 --data flowers.yaml --weights yolov5s.pt 以下是训练完毕的效果,红框中为提示内容在文件夹哪个位置,是我们需要找到的文件夹:
1、yolov5鲜花检测,包含训练好的鲜花识别权重,以及PR曲线,loss曲线等等,在鲜花检测数据集中训练得到的权重,类别为桃花、梨花和玫瑰3类,标签格式为txt和xml两种,分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架,python代码
2022-06-30 09:10:04 147.09MB yolov5鲜花检测 花朵识别 YOLO花朵检测
【DELM分类】基于花朵授粉算法改进深度学习极限学习机实现数据分类附matlab代码
2022-05-20 10:56:40 817KB
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花朵授粉算法是最近出现的一种新型元启发式群智能算法,已在无线传感网等应用领域取得了较好的成效,但也存在易陷入局部极值且演化后期收敛速度慢等缺陷,使其应用范围受到限制.针对该算法存在的不足,提出一种把复合形法的思想融入到花朵授粉算法中的混合算法.该算法首先计算当前种群的形心,然后依据形心将进化中最差的个体进行反射,把差的个体变成较好的个体,从而引导当前个体不断靠近最优解.通过10个标准测试函数的仿真实验,仿真结果表明,改进算法解的质量及收敛速度比基本的花朵授粉算法、蝙蝠算法及粒子群算法有较大幅度的提高.同时采用改进算法对非线性方程组问题进行求解,通过2个算例仿真实验,验证了改进算法的有效性,扩展了花朵授粉算法的应用领域.
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1、项目要求: ​基于 pytorch 搭建神经网络分类模型识别花的种类,输入一张花的照片,输出显示最有可能的前八种花的名称和该种花的照片。 2、分三大步骤操作: 数据集预处理操作: 读取数据集数据 构建神经网络的数据集 1)数据增强:torchvision中transforms模块自带功能,将数据集中照片进行旋转、翻折、放大…得到更多的数据 2)数据预处理:torchvision中transforms也帮我们实现好了,直接调用即可 3)处理好的数据集保存在DataLoader模块中,可直接读取batch数据 网络模型训练操作: 迁移pytorch官网中models提供的resnet模型,torchvision中有很多经典网络架构,调用起来十分方便,并且可以用人家训练好的权重参数来继续训练,也就是所谓的迁移学习 选择GPU计算、选择训练哪些层、优化器设置、损失函数设置… 训练全连接层...... 详细介绍见:https://blog.csdn.net/zhaohaobingniu/article/details/119922606?spm=1001.2014.3001.5501
2022-05-07 17:47:42 758.2MB pytorch python 神经网络 深度学习
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花朵人物造型多款美女花裙子(PS设计师素材资源、 PSD源文件格式图片下载、细分各图层 透明图PNG).rar
2022-04-30 19:07:39 11.16MB 美女
Flash花朵动画内含源文件,花儿像风吹一样的效果 ,氏量动画,共朵是在Flash里面手工绘制出来的,放大影片,播放时也不会失真,如截图示的效果。
2022-04-19 20:54:07 6KB Flash源码-其它动画
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AutoKeras测试代码使用数据集(Dataset:(公交车、恐龙、大象、花朵、骏马)六类图片数据集(AutoKeras测试)的简介、下载、使用方法之详细攻略).rar
2022-04-19 10:11:00 13.48MB Dataset 图片数据集
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CSS3花朵绽放动态图,鼠标经过花朵花朵盛开动画效果,可以自行修改花朵的颜色
2022-04-16 23:08:38 640B HTML CSS
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