深度学习场景识别：在本项目中，我们使用CNN将图像分类为不同的场景。 我们的目标包括构建使用PyTorch进行深度学习的基本管道，了解不同层，优化器背后的概念以及在观察性能的同时尝试不同的模型
深度学习中的场景识别
在此项目中，我们使用CNN将图像分类为不同的场景。 该项目的目标包括构建使用PyTorch进行深度学习的基本管道，了解不同层，优化器背后的概念以及尝试使用不同的模型并观察性能。
项目设计归因：佐治亚理工学院，CS 6476（2020年秋季），Frank Dellaert
文件下载
评论信息
其他资源
- Ledit破解版画图软件
- QT日历程序
- 苹果cmsV10采集插件+播放器整合.zip
- Origin斜率计算插件
- 永磁同步电机的直接转矩控制matlab模型
- MFC按行读取txt文件，以空格分隔字符，并转换为double型
- OPenGL中绘制茶杯模型
- 408历年真题含参考答案（2009-2019）+考纲
- 25个控制点的双三次B样条曲面算法
- 医院挂号系统 javaweb+sql
- GDAL打开ESRI FileGDB格式数据
- matlab双目图计算深度图
- SSD2119AM1ZF_1.9.pdf
- 简单说一说数字孪生时代智慧城市运营管理模式的未来.docx
- Graph_Search-最短路径和数据结构-源码
- 狂神说Redis笔记.rar
- C#晨曦超市管理系统
- 基于opencv的人脸检测与跟踪
- 大赛信息管理系统毕业论文
- Keil_uVision4_软件的使用入门(C8051F120为例)
- WinRemoteDesktop 简易远程桌面管理工具
- jQuery Easy UI基础篇
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明