欢迎使用BOT-POKEMMO高级版！ 大家好。 我和一个朋友已经为POKEMMO的机器人开发了好几个星期了。 以下是核心功能列表： 具有自动修复功能的自动XP耕作 具有自动修复功能的电动汽车耕作 自动钓鱼（野生动物园） 汽车货币种植 现在，让我们看一下UI的一些图片： 目前正在开发该项目的两个版本（免费版和高级版） 高级版本具有更多自动功能（通过复选框工作）和脚本-包括随机路径，以避免被捕获。 由于优化了路线，该机器人还提供了疯狂的货币农场功能。 我们正在通过Github更新项目。 您可以在这里找到高级版的链接： 由于尚未完成，我们现在可以为提供支持。 视频演示正在进行中，因此我们可以向您展示所有潜力。 随时向我们提供您的反馈意见和任何改进软件的建议。 干杯！

国家农场分散驾驶员多类分类 目标：将图像分类为这10个类别 c0：安全驾驶c1：发短信-右c2：在电话上交谈-右c3：发短信-左c4：在电话上交谈-左c5：操作收音机c6：喝酒c7：伸手c8：头发和化妆c9：正在讲话到乘客的编程语言：使用TensorFlow 2.0和Keras的Python 模型架构：使用CNN进行深度学习 关于数据集数据集是驾驶员座椅上不同人员在做不同事情的图像。 数据集已按文件夹分为“训练”和“测试”。 训练数据-将“类别”作为子文件夹，并且每个子文件夹仅具有相应类别的图像。 测试数据-具有所有类别的图像。

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PyTorch_DistractedDriverDetection 1 项目概述： 1.1 项目来源： kaggle中的【State Farm Distracted Driver Detection】比赛的实现。 1.2 问题概述: 对一张关于驾驶员行为的图片进行分类，共10类：安全驾驶/左手打字/右手打电话/左右打电话/... 1.3 问题解决思路： 采用resnet34进行finetune 1.4 数据集下载地址： 2 程序运行相关： 2.1 运行环境： windows/python3.5/pytorch0.4/visdom 2.2 运行前的准备： s1:下载本repository至本地； s2:在本目录下，建立文件夹如下,并下载train数据集至data文件夹下： ----data --train ----trained_models 2.3运行： s1.打开visdom后台：pyt

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