基于深度学习的花卉识别系统设计与实现.pdf

资源给大家带来一个利用卷积神经网络(pytorch版)实现空气质量的识别分类与预测。 我们知道雾霾天气是一种大气污染状态，PM2.5被认为是造成雾霾天气的“元凶”，PM2.5日均值越小，空气质量越好． 空气质量评价的主要污染物为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)、一氧化碳(CO)等六项。

这是pointnet++的需要的训练数据集，由于上传大小限制，分割成01和02两个zip文件，需同时下载。

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

图像描述是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。字幕生成是一个有挑战性的人工智能问题，涉及为给定图像生成文本描述。一般图像描述或字幕生成需要使用计算机视觉方法来了解图像内容，也需要自然语言处理模型将对图像的理解转换成正确顺序的文字。近期，深度学习方法在该问题的多个示例上获得了顶尖结果。深度学习方法在字幕生成问题上展现了顶尖的结果。这些方法最令人印象深刻的地方：给定一个图像，我们无需复杂的数据准备和特殊设计的流程，就可以使用端到端的方式预测字幕。本教程将介绍如何从头开发能生成图像字幕的深度学习模型。完成本教程，你将学会：该教程共分为6部分：1.图像和字幕数据集2.准备图像数据3

该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模，其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC，语言模型包含transformer、CBHG，数据集包含stc、primewords、Aishell、thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统，将项目下载到本地上，下载 thchs 数据集并解压至 data，运行 test.py，不出意外能够进行识别，结果如下： the 0 th example. 文本结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果： lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi

Python基于深度学习的舌象诊断系统源码.zip

基于深度学习resnet网络开发的花卉分类识别系统，包含5种类别的花卉（玫瑰、向日葵、紫罗兰等），包含训练文件，也可以自己训练。可以单张图片识别也可多张一起识别，并开发了gui系统界面。在readme文件中做了说明。（有没有GPU均可运行）

Linear algebra and its applications 麻省理工 线性代数公开课教材 可以配合视屏使用

深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar 深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar 深度学习方法及应用——深度学习和语音识别领域专家、微软研究院邓力博士和俞栋博士原著.rar