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python代码-基于深度学习的英文文本分类研究.rar
基于深度学习的分类 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究 python代码-基于深度学习的英文文本分类研究
2024-06-11 09:23:00
533KB
python
深度学习
1
Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明
Python基于pytorch深度学习的车型识别系统源码+使用说明 训练模型主要分为五个模块:启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失率调整以及训练可视化。 启动器是项目的入口,通过对启动器参数的设置,可以进行很多灵活的启动方式,下图为部分启动器参数设置。 任何一个深度学习的模型训练都是离不开数据集的,根据多种多样的数据集,我们应该使用一个方式将数据集用一种通用的结构返回,方便网络模型的加载处理。 这里使用了残差网络Resnet-34,代码中还提供了Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。残差结构是通过一个快捷连接,极大的减少了参数数量,降低了内存使用。
2024-06-06 13:32:59
21KB
pytorch
pytorch
python
深度学习
1
YOLO船舶识别数据集
YOLO txt格式的船舶识别数据集,图片数量5000,标签共有10类,类别:['BULK CARRIER', 'CONTAINER SHIP', 'GENERAL CARGO', 'OIL PRODUCTS TANKER', 'PASSENGERS SHIP', 'TANKER', 'TRAWLER', 'TUG', 'VEHICLES CARRIER', 'YACHT']。
2024-05-28 18:14:26
43.95MB
数据集
YOLO
Python
深度学习
1
【
Python深度学习
】LSTM股票预测模型 - 源码库+数据集+完整教程
基于LSTM(Long Short-Term Memory)模型的股票预测模型是一个应用深度学习技术来分析和预测股票市场走势的工具。该模型特别适用于处理和预测时间序列数据,能够学习股票价格随时间变化的复杂模式。 此Python资源包含一个完整的LSTM模型实现,适用于金融分析师和机器学习爱好者。它提供了从数据预处理、模型设计、训练到预测的全流程代码。用户可以利用这个模型来提高对股票市场动态的理解,以及对潜在投资机会的把握。 资源中还包含了用于训练模型的示例数据集,以及一个详细的使用教程,指导用户如何配置和运行模型,如何调整超参数以优化预测性能。此外,文档还涉及了模型评估的常用指标,帮助用户了解模型的预测准确性。 使用此模型时,用户应意识到股市存在不确定性,模型预测不能保证投资成功。此外,用户应遵守相关法律法规,合理使用该工具,并尊重数据来源的版权和使用条款。这个资源是金融科技领域探索者和实践者提升技能、深入了解机器学习在金融领域应用的宝贵资料。
2024-05-25 13:26:14
965KB
python
深度学习
lstm
数据集
1
Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh 折线图 keras
Python 深度学习 北京空气质量LSTM时序预测 tensorflow自定义激活函数hard tanh keras tensorflow backend操作 2010.1.2-2014.12.31北京空气雾霾pm2.5 pm10数据集 折线图loss下降趋势预测值真实值对比图 label encoder one hot min max scale 标准化 numpy pandas matplotlib jupyter notebook 人工智能 机器学习 深度学习 神经网络 数据分析 数据挖掘
2024-04-27 15:13:31
453KB
Python
深度学习
tensorflow
LSTM
1
pytorch-1.4.0-py3.8_cuda101_cudnn7_0.tar.bz2
pytorch-1.4.0-py3.8 cuda101 cudnn7.0
2024-04-12 03:13:21
472.4MB
pytorch
人工智能
python
深度学习
1
YOLOv5的商品识别
YOLOv5的商品识别
2024-04-08 10:29:03
4.08MB
python
深度学习
1
基于Python+OpenCV智能答题卡识别系统-深度学习和图像识别算法应用(含Python全部工程源码)+训练与测试数据集
1.本项目以Python语言和OpenCV图像处理库为基础,在Windows平台下开发答题卡识别系统,建立精确的计算机视觉算法,实现对答题卡批量识别、信息导出至Excel表格等功能,使判卷轻量化、准确化、高效化。 2.项目运行环境:Python环境、OpenCV环境、图像处理工具包、requests、 base64和xlwt模块。 3.项目包括4个模块:信息识别、Excel导出、图形用户界面和手写识别。其中基于OpenCV算法,实现对图片中选项信息、学生身份信息的检测;利用Python标准GUI库Tkinter实现图形用户界面功能;针对个人信息部分,调用智能识别API对学院、姓名进行手写文字识别,对班级、学号进行数字识别。 4.项目博客: https://blog.csdn.net/qq_31136513/article/details/132598680
2024-02-23 15:18:35
38.51MB
opencv
python
深度学习
图像处理
1
基于Python+OpenCV个人换脸应用智能实现(深度学习+机器视觉)含全部工程源码及视频演示(仅供个人学习,请勿商用)
1.项目基于OpenCV库,通过 Dlib 提供的机器学习、数值计算、图模型算法、图像处理等相关功能,采用人脸识别预训练,实现两张照片的换脸功能。 2.项目运行环境:需要 Python 3.6 及以上配置,完成该项目所需要的库文件有 OpenCV、dlib、numpy、sys、PIL、thikter、matplotlib。 3.项目包括 7 个模块:准备数据、提取面部标记、调整脸部对齐、混合图像、校正颜色、转换函数、交互式界面设计。 4.关键库及数据准备说明:dlib.get_frontal_face_detector()是人脸检测器,检测图片中是否有人脸,返回一个矩形列表的人脸检测器。dlib.shape_predictor(PREDICTOR_PATH)特征提取器,由人脸检测器提供的边界框作为算法输入,返回一个人脸关键点预测器。采用官方提供的预训练模型:http://sourceforge.net/projects/dclib/files/dlib/v18.10/shape_predictor_68_face_landmarks.dat.bz2 构建有 68 个特征点组成的人脸特征
2023-12-21 21:31:07
618.31MB
opencv
python
深度学习
人工智能
1
基于Python的人脸识别系统 深度学习 毕业设计 (附源码)
识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能 (一)选择人脸图片识别 (二)人脸视频识别效果展示 (三)摄像头检测效果展示 深度学习:主要在人脸识别部分:人脸检测、人脸对齐、人脸表示均采用机器学习算法, 特征表示部分【基于ResNet深度卷积神经网络】实现 系统实现了集识别人脸、录入人脸、管理人脸在内的多项功能:包括通过选择人脸图片、视频、摄像头进行已录入人脸的实时识别;可通过图片和摄像头检测人脸并录入新的人脸;通过系统管理和更新人脸数据等功能,检测速度快、识别精度较高。
2023-12-05 10:59:58
62.1MB
毕业设计
python
深度学习
人脸识别
1
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