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注意力分散的驾驶员检测:使用PyTorch和ResNet18模型以及22,400张不同类型的注意力分散的驾驶员的图像,构建可检测...
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2021-02-13
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CS175分心驾驶员检测 #RESNET18 #PYTORCH#机器学习 分心驾驶: 建议作为导致致命事故从2014年到2018年增加的原因 由于使用智能设备的增加,引起公众越来越多的关注 我们在建筑物探测器中的数据:(由StateFarm在他们的Kaggle挑战赛中提供: 训练数据:在训练数据中包含22,424张图像,分为10个带标签的课程文件夹 测试数据:7.97万张未标记的图像(通过kaggle提交进行了准确性测试) 提供给我们的每张图像的大小为640×480像素 我们的模型: ResNet18(必须对图像进行预处理,并对在ResNet18中内置的pyTorch进行一些更改) 使用交叉熵损失和SGD优化器,其学习率为0.001,动量为0.9和Nesterov动量 火车精度大约为98%! 测试准确率近97%! 以下是我们所做操作和报告的全面说明:幻灯片: ://docs
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看起来很年长的一条鱼
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