TensorFlow技术解析与实战
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TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。本书从深度学习的基础讲起,深入TensorFlow框架原理、模型构建、源代码分析和网络实现等各个方面。全书分为基础篇、实战篇和提高篇三部分。基础篇讲解人工智能的入门知识,深度学习的方法,TensorFlow的基础原理、系统架构、设计理念、编程模型、常用API、批标准化、模型的存储与加载、队列与线程,实现一个自定义操作,并进行TensorFlow源代码解析,介绍卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的演化发展及其TensorFlow实现、TensorFlow的高级框架等知识;实战篇讲解如何用TensorFlow写一个神经网络程序并介绍TensorFlow实现各种网络(CNN、RNN和自编码网络等)并对MNIST数据集进行训练,讲解TensorFlow在人脸识别、自然语言处理、图像和语音的结合、生成式对抗网络等方面的应用;提高篇讲解TensorFlow的分布式原理、架构、模式、API,还会介绍TensorFlow XLA上传时间:2018-04 大小:823B
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2016-04-161. **推动技术创新:**通过将TensorFlow开源,Google鼓励了全球范围内更多开发者参与到机器学习的研究中,促进了技术的进步和创新。 2. **增加行业影响力:**开源TensorFlow有助于Google在全球范围内扩大其在机器...
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2017-12-04TensorFlow 实战下 高清版 。在《TensorFlow实战》中我们讲述了TensorFlow的基础原理,TF和其他框架的异同。并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络:AutoEncoder、MLP、CNN(AlexNet,VGGNet,Inception...
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基于TensorFlow的Python技术分析与实战设计源码整理与讨论
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TensorFlow_技术解析与实战_最新高清全书
2018-02-24一本目前介绍tensorflow非常全面和深入的电子书,与其他相关书籍的区别在于这本书介绍了tensorflow中模块的原理、并且给出了很多很多的实例,值得阅读。
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黄文坚-TensorFlow 实战中文版 完整版 pdf
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
2023-10-06本资源纯属免费,不收任何钱和任何积分,纯粹为爱发电,本资源已经为大家整合好了的,看我的博客部署好直接用:https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址:https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSORT-Object-Tracking 本资源提供了基于YOLOv8-deepsort算法的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数的实现方案。首先,利用YOLOv8算法对视频中的车辆目标进行检测,并对检测到的目标进行标记。然后,通过deepsort算法对标记的车辆目标进行跟踪,实现车辆目标的持续跟踪。最后,根据跟踪结果对车辆数量进行统计,实现车辆计数功能。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明,帮助读者快速掌握基于YOLOv8-deepsort的智能车辆目标检测、车辆跟踪和车辆计数技术。
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2023-01-30行人跌倒数据集(VOC格式)
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Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
2024-02-17本资源配套对应的视频教程和图文教程,手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装,包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型,并封装为了图形化界面,只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高,眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源,其形态和状况的变化可以反映出许多疾病的早期病理变化。然而,由于受眼底图像采集技术的限制以及视网膜血管自身结构的复杂性和多变性,使得视网膜血管的分割变得非常困难。传统方法依靠人工手动分割视网膜血管,不仅工作量巨大,极为耗时,而且受主观因素影响严重。通过眼底血管图像分割可以提高诊断准确性、效率以及推动科学研究和改进治疗方法等方面。 B站主页:https://space.bilibili.com/161240964 C站主页:https://blog.csdn.net/ECHOSON
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labelme v5.3.1 (2023年8月新版本,双击打开即用)
2023-10-06Labelme是一个开源的图像标注工具,由麻省理工学院(MIT)开发。它是一个在线的JavaScript工具,可以在任何地方使用,无需在电脑中安装大型数据集。此外,Labelme也可以在PyCharm中运行,方便进行二次开发。Labelme的使用和二次开发涉及许多知识。比如,可以通过修改相应的.py文件来实现汉化,将界面上的英文菜单和提示信息改为中文。此外,Labelme的界面开发使用了图形开发工具QT Designer,这是一种可以集成到PyCharm中的工具,可以生成.ui文件并转换为.py文件,从而实现图形界面开发。在使用和研究Labelme的过程中,可能会遇到一些问题,例如转化为.exe文件时的路径不正确问题,需要根据提示信息修改程序路径;或者图片不能显示的问题,需要将图片转换为base64形式保存。这些都是PyInstaller需要完善的地方。总的来说,Labelme是一个强大的图像标注工具,适合在图像处理和机器学习等领域使用。 项目源地址:https://github.com/wkentaro/labelme/releases
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YOLOv5 人脸口罩图片数据集
2020-12-10约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片,含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接训练。
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YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
2023-12-27这一资源包含了完整的YOLOv8目标追踪项目的源码和相关数据集,旨在为学习和研究YOLOv8提供一个实际操作的案例。资源内的源码基于最新的YOLOv8模型,专注于实现高效准确的物体追踪功能,并且适用于各种现实场景。此外,还附带了用于训练和测试的数据集,这些数据集经过精心选择和预处理,以确保可以有效地用于模型的训练和验证。无论您是深度学习领域的初学者,还是希望在自己的项目中实现物体追踪功能的开发者,这个资源都将是一个简单的参考。通过下载和探索这个资源,您可以方便地理解YOLOv8的工作原理,并在实际项目中应用这一先进的目标追踪技术。 该源码是和《超详细概述YOLOV8实现目标追踪任务全解析》相对应的,大家下载这份源码后,有不明白的地方可以直接看这个博客进行进一步的理解。
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LabVIEW AI Vision(LabVIEW AI视觉工具包)
2021-05-07使用LabVIEW调用opencv和深度学习模型的工具包(非NI Vision),可直接调用摄像头进行图像采集。简单易于上手。提供包括2d视觉、3d视觉在内的数十个范例,并附送ResNet、语义分割、yolov3/v4/v5、姿态识别等多种模型的源代码。可直接进行深度学习开发!
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2022-02-13兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
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pycharm连接autodl服务器(yolov8训练自己的数据集)
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