图像识别训练用图片 cifar10 Matlab版 _4 由于上传上限60MB，分4个文件上传

图像识别训练用图片 cifar10 Matlab版 _1 由于上传上限60MB，分4个文件上传

LabelMe 12-50k 数据集是一个物体识别数据集，总共包含 50000 张 JPEG 格式的图片，其中 40000 张为训练数据，10000张为测试数据，图像均从 LabelMe 网站中提取得到。每张图像分辨率为 256x256 大小。其中 50% 的图片在中心位置有一个物体，该物体属于类别总数为12类中的一类。其余 50% 图片为随机选取的图片中的一块随机区域。

matlab开发-边缘检测和图像识别。使用边缘检测概念来识别图像。

cifar_image_recognition 使用带有pytorch的cifar10的图像识别 快速入门指南 在克隆的存储库中，在终端中运行以下命令： $ conda env创建-f environment.yml $ conda激活cifar_env 如果使用pycharm，请在创建的conda env中将解释器设置为python版本，例如： ... / anaconda3 / envs / sheep_env / bin / python 从environment.yml列表添加或删除依赖项时，请运行： $ conda env更新--file environment.yml 二手货源/依赖 待定 系统依赖关系： 待定 去做： 待定

传统的赤潮藻鉴定主要依赖经验丰富的藻类专家依据种的生物形态学特征在显微镜下通过人工目视判读、分类，该方法存在专业水平高、分类人员断层、耗时费力等问题。基于赤潮藻类细胞生物形态学分类特征，通过对藻类细胞3种细节特征(有无角毛、横纵沟、尖顶刺)进行有效的自动提取和描述，提出了显微图像自动分类识别的思想。设计三级两类分类器，建立树状判别体系，将大样本集有效划分为小样本集，构建赤潮藻显微图像自动诊断识别系统，结果表明：多级分类器的设计思想减少了训练时间，提高了识别准确率。

该数据集是人员跌倒数据集，一共近10000张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。购买之后，可手把手进行训练辅助教学，保证训练代码可以跑通，喜欢的可以看看~~

MetaFormer是颜水成大佬的一篇Transformer的论文，该篇论文的贡献主要有两点：第一、将Transformer抽象为一个通用架构的MetaFormer，并通过经验证明MetaFormer架构在Transformer/ mlp类模型取得了极大的成功。 第二、通过仅采用简单的非参数算子pooling作为MetaFormer的极弱token混合器，构建了一个名为PoolFormer。 文章链接：https://blog.csdn.net/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/article/details/128494941

将yolov5模型部署到web端，实现动态选择模型，上传或直接拖拽图片至窗口就能返回识别结果与json格式文件

基于Django框架，涉及停车费计算，用户管理，车牌识别（百度云） 功能: [1]用户管理，可增加月卡，季卡，半年卡，年卡，临时停车等 [2]可配置停车场停车位数据，可在线看数据 [3]图像识别车牌号 2. 修改数据库配置 修改：`Park/settings.py` 这个文件里面的 `DATABASES` ```python DATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'park', # 修改为自己的数据库 'HOST': '127.0.0.1', # 自己的数据库地址 'POST': '3306', 'USER': 'root', 'PASSWORD': '123456', } } ``` 4. 配置停车位 ```bash # 这是初始化100个停车位 python manage.py configure_park 100 # 这是增加100个停车位