面膜检测-深层神经网络-三重解决方案 遮罩检测问题的三种解决方案，第一种以卷积神经网络的形式呈现，第二种以全连接神经网络的形式呈现，第三种以传递学习神经网络为基础。它们是通过Tensorflow Keras实现的。 背景 该报告介绍了遮罩检测问题及其解决方案。 它包含描述三种不同神经网络的三种配置：第一种是完全连接的网络。 第二个是基于转移学习的网络，第三个是卷积神经网络。 在此报告中，您将找到使用上述模型和其他信息（例如图形，代码行屏幕截图，损失与验证以及其他有助于理解我们的项目的ML概念）解决此问题的完整过程。 资料说明 用于训练模型的数据包含10,000张图像，其中一半显示一个戴着口罩的人，另一半显示未蒙面的人。我们使用的数据包含一个验证集，包含1,000张图片，500张蒙面和500张无遮盖的脸。 第三组用于测试模型，其中包含1,000张图片，500张蒙面和500张非蒙面。 你可以从

WBS的四种类型 按组成部分 轮子 自行车 轮缘 毂 轮辐 轮胎 齿轮 车架 加速器 按项目生命周期 可研 工程项目 施工 设计 试车 按功能用途 电气 新设施 电力 照明 机械 自控 空调通风 管线 按地理区域 地区A 总部 办公室 1 办公室 2 办公室 3 地区 C 地区 B

显示了三个文件： 1）“ Fitting.m”：它是“主”文件。 2）“ ObjFun_fun.m”：在此文件中计算目标函数。 它接受必须输入所有输入数据的“数据”结构作为输入。 3）“ Optimization_PSO_v02.m”：这是PSO优化功能。 不得修改此文件。 可以设置该问题来修改其他两个文件。 在示例中，显示了一个 2D 曲线拟合问题。 如何创建优化问题？ -打开“ Fitting.m”文件并创建一个名为“数据”的结构，在该结构中必须放置优化问题所需的所有输入数据。 -打开“ ObjFun_fun.m”文件，并编写计算目标函数所需的代码。 在示例中，目标函数是最小二乘，因此在此处进行计算。 包含所有输入数据的“数据”结构会自动传递到此函数，因此无需修改其他文件。 -运行“ Fitting.m”文件。 对于0D动态系统中的参数估计问题，我也使用了相同的文件。 请，如

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