yolo配置 pytoch

Python基于深度学习的舌象诊断系统源码.zip

pytorch深度学习框架虽然在一些方面上不如tensorflow，但是具备自己特有的优势，本代码是深度学习和pytorch之间的一些例程，以供学习～

资源包含文件：lunwen文档+任务书+开题报告+文献综述+外文翻译+软件使用说明书+源码及数据集 流程分为两个部分，一是文本检测，二是文本识别。 文字检测的主要功能为：从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 文字识别的主要功能为：从分离出来的图像上，进行文字识别。 文字识别流程： 1）预处理：去噪（滤波算法）、图像增强、缩放，其目的是去除背景或者噪点，突出文字部分，并缩放图片为适于处理的大小 2）特征抽取：常用特征：边缘特征、笔画特征、结构特征、纹理特征。 3）识别：分类器，随机森林 、SVM、NN、CNN等神经网络。 本次设计的环境如下 软件环境 操作系统 ubantu 16.04 Tensorflow tensorflow1.3.0-gpu Python python2.7 硬件环境 CPU Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz GPU TITAN X (Pascal) 详细介绍参考：https://biyezuopin.blog.csdn.net/article/details/125342848

srgan-tensorflow超分辨率图像重建

文字图像匹配度检测软件（基于CLIP、Transformers等实现） 使用CLIP（对比图文预训练方法）提供的图文匹配度检测接口，使用huggingface基于Transformers的机器模型实现离线翻译，因此输入中英文均可检测。前端图形化界面使用PYQT开发,并使用了qdarkstyle进行优化 左边一栏是候选文字语句，右边一栏是对应每条文字语句的匹配度 支持中英文

yolov5.pt（包含四个类）

python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。python本科毕业设计基于深度学习的人脸识别考勤系统。具备基础的人脸录入，人脸识别，考勤管理，课堂管理，班级管理，日志管理等功能。此Python项目是整体项目的人脸识别部分，基于深度学习的FaceNet算法，对人脸特征进行提取，判断是否输入。

智慧教室_基于深度学习实现课堂专注度分析+检测考试作弊系统python源码+模型+项目说明.7z 课堂专注度及考试作弊系统 课堂动态点名，情绪识别、表情识别和人脸识别结合 python版本 【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。

查看tensorflow版本