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基于Python卷积
车辆分类
实验
实验内容如下: 进行二维卷积实验,选做空洞卷积和残差卷积实验; 熟练的掌握卷积神经网络的基本操作; 卷积神经网络的组织架构; 卷积神经网络各参数对其有哪些影响; 空洞卷积和残差卷积的基本原理; 手动和PyTorch.nn两种方式实现卷积神经网络的编程; 压缩包包含内容: torch.nn实现二维卷积
车辆分类
实验 不同超参数对比 残差卷积实验 空洞卷积实验 前馈神经网络实现
车辆分类
实验 手动二维卷积实现
车辆分类
实验设计说明书。
2022-12-19 12:40:03
1.06MB
python
残差卷积
空洞卷积
卷积实现车辆分类
1
使用ResNet进行
车辆分类
使用ResNet进行
车辆分类
,模型保存、模型测试,以及记录的笔记和训练图
2021-11-01 18:14:55
245.13MB
人工智能
图像分类
ResNet
车辆分类
1
基于Xception进行图像
车辆分类
使用Xception网络进行
车辆分类
,内容包含:训练好的一个模型,模型代码,训练代码,评估代码
2021-11-01 18:14:54
221.92MB
车辆分类
图像分类
深度学习
神经网络
1
行业资料-交通装置-一种基于类字典稀疏识别的
车辆分类
方法.zip
行业资料-交通装置-一种基于类字典稀疏识别的
车辆分类
方法.zip
2021-09-10 09:02:57
599KB
行业资料-交通装置-一种基于类字
训练好的
车辆分类
检测模型
模型是训练好的模型,准确率达到98%可以识别Truck、SUV、SportsCar、Car、Bus、MicroBus、Jeep这个几个类别的汽车,配合Keras_rerinanet加载使用。
2021-08-19 13:53:55
213MB
keras_
ResNet
1
车辆分类
及图片雾化数据集
rt
2021-08-06 13:12:24
149.04MB
数据集
1
vehicles-nighttime:存储库提供有关夜间
车辆分类
的数据集的访问权限和文档-源码
夜间车辆检测数据集 内华达大学里诺分校的自主机器人实验室收集并标记了黑暗中
车辆分类
的数据集。 杰克·柯里(Jack Currie),布伦达·潘(Brenda Penn)和达斯蒂·巴恩斯(Dusty Barnes) 1.地面真相 gt10913.txt中的数据按以下方式组织,用单个空格分隔一行中的每个值。 gt10913.txt文件中的第n行对应于数据目录中的第n个图像,并由每行中的“图像编号”字段表示。 “ x”和“ y”是车辆左上角相对于图像左上角的xy坐标。 图片编号| Num Vehicles | 每辆车[x1 y1宽度高度] 0 4 [139 248 163 80] [272 230 132 49] [382 219 66 36] [425 208 49 39] 2.图片 此数据集包含10913个标有img_0.jpg-> img_10913.jpg的道路夜间图像的灰度图像。
2021-07-19 16:53:03
1.84GB
1
voc数据集,不同
车辆分类
的数据集
voc数据集,不同
车辆分类
的数据集; voc数据集,不同
车辆分类
的数据集
2021-02-28 11:07:04
219.29MB
voc
1
车辆分类
识别VOC数据集
自己整理的车辆类型数据集 一共1500张图片,共分7个类 分别为Bus、Car,SportsCar,MicroBus,Truck,SUV,Jeep,是VOC格式的数据集,用LabelImg工具进行标注,可以转成TFRecord格式的数据集
2020-04-29 19:38:19
219.43MB
车辆分类
深度学习
VOC数据集
1
车辆识别分类——道路监控视频
车辆识别-道路监控视频源(高清 MP4格式),可用于基于视频的车辆识别
2019-12-21 21:52:07
16.54MB
视频源
车辆分类
1
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