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该模型是2021年BDCI零售商品识别竞赛TOP1方案，mindspore框架下的代码地址为https://github.com/pprp/GoodsRecognition.MindSpore。这个资源包括了该代码训练第10、15、20、25、30个epoch时保存的ckpt模型文件和一个meta计算图文件。

闪光 链接到项目： : Flash是一个端到端的深度学习平台，允许用户在短短几分钟内创建，训练和部署自己的神经网络模型，而无需编写任何代码。 该平台当前支持两种类型的任务： 影像分类 通过使用它们来训练ResNet-34或MobileNet v2模型来对您自己的数据集中的图像进行分类。 培训通过转移学习进行，其中可用的模型将在ImageNet数据集上进行预训练。 情绪分析 通过在您自己的数据集上训练基于LSTM或GRU的顺序模型，从句子中预测情感。 将从头开始训练模型。 这个怎么运作 使用Flash很容易。 只需单击几下，您就可以自动训练和部署模型。 您只需要选择模型并上传数据集，就可以了。 无需任何代码或经验。 训练 要训​​练模型，您必须上传自己的数据集并选择模型参数。 根据数据集的大小，模型可能需要3到10分钟左右的时间来训练和部署模型。 上传配置后，平台将为您分配一个唯

杰森 Jetson 是一个自动驾驶玩具车项目。 它包含在 PyTorch 中构建的端到端 CNN 视觉系统。 检查相应的文章： 能力 路径跟随 停止中 十字路口左转 十字路口右转 硬件 任何具有可控油门（经度）和转向（横向）的遥控汽车底盘都应该兼容。 有很多选项可以开始。 我建议查看、或本项目中使用的。 传感器 具有 200° FOV 的前置广角摄像头 脑 NVIDIA Jetson Nano 软件 先决条件 喷气卡 喷气机 喷气式飞机 火炬2trt *使用 waveshare 的工具包时，您可能需要使用上述存储库的 waveshare 分支，请参阅链接 1. 数据收集 笔记本此阶段的主要目标是收集反映正确驾驶的数据，即具有正确注释的转向和油门值的图像。 在使用游戏手柄驾驶时，您可以记录相机帧以及相应的转向和油门值。 示例数据可能如下所示： [0.1, 0.5]

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