利用别人训练好的模型进行图像识别，实现Tensorflow快速入门！

图像识别，模型训练

车牌检测与识别数据集：包括训练车牌检测模型数据：车牌和非车牌图块大小是136*36。 训练字符识别模型数据： 车牌字符大小是20*20，包括：数字：0~9；字母：A~Z；省市简称：京、津、晋、冀、蒙、辽、吉、黑、沪、苏、浙、皖、闽、赣、鲁、豫、鄂、湘、粤、桂、琼、川、贵、云、藏、陕、甘、青、宁、新、渝， 文章链接：https://tuomasi.blog.csdn.net/article/details/123246627?spm=1001.2014.3001.5502

Gensim数据有什么用？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的d Gensim数据的用途是什么？ 研究数据集经常消失，随时间变化，变得过时或没有理智的实现来处理数据格式的读取和处理。 因此，Gensim推出了自己的数据集存储，致力于提供长期支持，合理的标准化用法API，并专注于非结构化文本处理（无图像或音频）的数据集。 该Gensim数据存储库用作该存储。 您无需直接使用此存储库。 因斯泰

1、YOLOv7汽车轮胎检测，包含训练好的汽车轮胎识别权重，以及PR曲线，loss曲线等等，在汽车轮胎检测据集中训练得到的权重，类别名为tire，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

利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，cnn提取特征，svm或者随机森林等进行分类，模型蒸馏，一个完整的代码。 实现功能： 基础功能利用pytorch实现图像分类 包含带有warmup的cosine学习率调整 warmup的step学习率优调整 多模型融合预测，加权与投票融合 利用flask + redis实现模型云端api部署（tag v1） c++ libtorch的模型部署 使用tta测试时增强进行预测（tag v1） 添加label smooth的pytorch实现（标签平滑）（tag v1） 添加使用cnn提取特征，并使用SVM，RF，MLP，KNN等分类器进行分类（tag v1）。 可视化特征层。 转载：https://github.com/lxztju/pytorch_classification

Tensorflow可以使用训练好的模型对新的数据进行测试，有两种方法：第一种方法是调用模型和训练在同一个py文件中，中情况比较简单；第二种是训练过程和调用模型过程分别在两个py文件中。本文将讲解第二种方法。 模型的保存 tensorflow提供可保存训练模型的接口，使用起来也不是很难，直接上代码讲解： #网络结构 w1 = tf.Variable(tf.truncated_normal([in_units, h1_units], stddev=0.1)) b1 = tf.Variable(tf.zeros([h1_units])) y = tf.nn.softmax(tf.matmul(w

交通标志识别 在这个项目中，我使用卷积神经网络对交通标志进行分类。 具体来说，我训练了一个模型，用于根据“德国交通标志对交通标志进行分类。 我使用TensorFlow进行模型开发，并在GPU上对其进行了训练。 分几个步骤： 加载数据集 探索，总结和可视化数据集 设计，训练和测试模型架构 使用模型对新图像进行预测 分析新图像的softmax概率 完整的项目代码可以在找到 数据集摘要与探索 1.数据集的基本摘要。 此步骤的代码包含在的3d code cell中 我使用了pandas库来计算交通标志数据集的摘要统计信息： 训练示例数= 34799 测试例数= 12630 图像数据形状=（32，32，3） 班级数量= 43 2.数据集的探索性可视化。 该步骤的代码包含在的5th code cell中。 这是数据集的探索性可视化。 它是显示数据分布方式的条形图。 我们看到分布不均。

基于yolov5和openpose人体骨骼关键点实现的摔倒姿态识别检测系统源码+模型+项目操作说明(可训练其他姿态模型).zip 【项目介绍】 主要使用yolov5算法与openpose算法模型相结合，并非直接使用yolov5检测摔倒和站立两种状态！ 项目中提供了yolov5s.pt人形检测模型(可自己再训练)，摔倒姿态openpose.git模型（可训练其他姿态模型）。 通过open pose 可以获得人体的关键点图 提供了项目操作说明文档，按照操作配置好环境，修改路径运行即可。另外可以自定义修改摔倒检测阈值、判别条件等，代码关键位置有注释解释！容易理解~ 使用过程有相关问题，可以留言或者私信！请放心下载！！！

基于yolov5+opencv人丢垃圾识别检测源码(带GUI界面)+训练好的模型+数据集+评估指标曲线+操作使用说明.zip 数据集多数为摄像头抓拍人丢垃圾，垃圾主要是常见的垃圾袋、纸盒、泡沫等 【备注】主要针对正在做毕设的同学和需要项目实战的深度学习cv图像识别模式识别方向学习者。 也可作为课程设计、期末大作业。包含：项目源码、训练好的模型、项目操作说明等，该项目可直接作为毕设使用。 也可以用来学习、参考、借鉴。如果基础不错，在此代码上做修改，训练其他模型。