matlab编程水印程序代码-Car-Detection:使用斯坦福汽车数据集和PyTorch/Resnet-34预测汽车的品牌和型号

matlab编程水印程序代码托管代码： 使用Pytorch / Resnet进行汽车检测34 需要Jupyter Notebooks支持； 在启用了GPU资源的Google Colab上进行开发和测试。 用法 跑步 在Google Colab中，确保已启用GPU运行时，然后按顺序运行每个单元。 该程序将下载所有培训，验证和测试数据以及数据标签。 然后，程序将按标签中的数据预处理所有数据。 然后将开始对resnet-34模型进行再培训。 将加载模型进行测试，单元将在其中随机选择要测试的测试图像。 基本信息 数据集包含16185个汽车图像，分为196个类别。 其中8,144张图像是训练图像，而8,041张图像是测试图像。 每个类别都是特定的汽车年份，品牌和型号； 这些类别中的每个类别都映射到一个介于1到196之间的数值。每个数字类别值都以[制作模型年]的格式（即：Hyundai Sonata 2012）映射到一个字符串。 数据由一系列matlab文件标记，这些文件带有边界框的坐标，其相应的类号和文件名。 每个图像以像素为单位的边界框的坐标很重要，因为某些图像是汽车经销商的广告，图像中带有无