pie2tex公式识别权重文件

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基于DSP的运动目标识别与跟踪系统基于DSP的运动目标识别与跟踪系统

我使用了opencv来录取人脸,使用了txt文本来保存人脸数据来提高第二次和以后的识别速度.

本系统以stm32作为控制核心，设计并制作了盲盒识别装置，通过光电开关可以检测盲盒的有无，并且包含语音播报模块，就是在切换任务时会有声音提示，通过电磁感应检测技术判断不同种类盲盒内硬币的种类以及摆放方式。系统通过传感器对不同的谐振频率测量出不同种类的硬币，并且系统通过扩展板lcd屏显示传感区域盲盒“有”“无”，以及工作状态，识别完成后能够显示识别完成和硬币种类和硬币组合。

注意力机制（英語：attention）是人工神经网络中一种模仿认知注意力的技术。这种机制可以增强神经网络输入数据中某些部分的权重，同时减弱其他部分的权重，以此将网络的关注点聚焦于数据中最重要的一小部分。数据中哪些部分比其他部分更重要取决于上下文。可以通过梯度下降法对注意力机制进行训练。 类似于注意力机制的架构最早于1990年代提出，当时提出的名称包括乘法模块（multiplicative module）、sigma pi单元、超网络（hypernetwork）等。注意力机制的灵活性来自于它的“软权重”特性，即这种权重是可以在运行时改变的，而非像通常的权重一样必须在运行时保持固定。注意力机制的用途包括神经图灵机中的记忆功能、可微分神经计算机中的推理任务[2]、Transformer模型中的语言处理、Perceiver（感知器）模型中的多模态数据处理（声音、图像、视频和文本）。人类的注意力机制（Attention Mechanism）是从直觉中得到，它是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段。深度学习中的注意力机制借鉴了人类的注意力思维方式，被广泛的应用在自然语言

基于matlab的形状识别.doc

智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 更多项目《智能驾驶 车牌检测和识别》系列文章请参考： （1）智能驾驶 车牌检测和识别（一）《CCPD车牌数据集》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704181 （2）智能驾驶 车牌检测和识别（二）《YOLOv5实现车牌检测（含车牌检测数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704068 （3）智能驾驶 车牌检测和识别（三）《CRNN和LPRNet实现车牌识别（含车牌识别数据集和训练代码）》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128704209 （4）智能驾驶 车牌检测和识别（四）《Android实现车牌检测和识别（可实时车牌识别）》：https://b

本篇文章主要介绍了Python基于百度AI的文字识别的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

用yolov5算法实现猪体检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，相应的训练参数见runs/train下面的相应图形，检测效果见runs/detect目录下。可以用来做猪(pig)的盘点等应用。