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1.项目基于FasterRCNN 模型，通过RPN 网络获取图片候选区域，以Restnet50 提取特征，实现生活垃圾的智慧分拣。 2.项目运行环境：硬件环境和Python 环境。其中FasterRCNN 对计算要求较高，有一部分是Restnet50 的卷积层。必须使用较大内存的GPU 才可以完成训练。在本项目中，用华为云提供的模型训练服务（GPU tesla P100)实现，链接:https://www.hwtelcloud.com/products/mts。 3.项目包括2个模块：5 个模块：数据预处理、数据加载、模型构建、模型保存及训练、模型加载及调用。数据下载地址： https://pan.baidu.com/s/1ZAbzYMLv0fcLFJsu64u0iw，提取码 yba3 4.准确率评估：本部分包括模型准确率和分类别准确率。数据总体准确率为 0.840 识别效果比较理想。其中面包、菜根、瓜子壳的类别准确率较低。

MPC83xx 中文 教程 共22章 E300 第0章AboutThisBook.doc 第1章 概述.doc 第2章 内存映射1.doc 第3章 信号描述1.doc 第4章 复位、时钟同步和初始化.doc 第5章 系统配置.doc 第6章 仲裁器和总线监控器.doc 第7章 e300处理器内核概述.doc 第8章 集成可编程中断控制器.doc 第9章 DDR存贮器控制器.doc 第10章 局部总线控制器1.doc 第11章 定序器.doc 第12章 DMA消息收发单元.doc ............................... ..................................

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东南大学C++视频配套ppt课件(全)1095页