# TinySSD
人工智能实验 个人作业
## 环境配置:
python环境下的pytorch-gpu版本
## 训练流程:
1. 制作数据集:在background文件夹中保存需要用到的背景图片,在target文件夹中保存待检测的目标图片,随后运行create_train.py实现合成训练样本并将数据保存在新产生的sysu_train文件夹中;最后在test文件夹下保存最后用于测试代码运行效果的图片。
2. 读取训练数据:运行load_data.py实现对训练样本的数据读取
3. 运行main文件,观察检测效果。
## 效果改进:
可以对定义模型的代码中的concat_preds函数部分的参数进行修改,通过逐步修改参数观察代码运行效果的好坏
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温馨提示
人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是一种前沿的计算机科学技术,其核心目标是通过模拟、延伸和拓展人类智能来构建智能机器与系统。它融合了计算机科学、数学、统计学、心理学、神经科学等多个学科的知识,并利用深度学习、机器学习等算法,使计算机能够从数据中学习、理解和推断。 在实际应用中,人工智能体现在诸多领域:如机器人技术,其中机器人不仅能执行预设任务,还能通过感知环境自主决策;语言识别和语音助手技术,如Siri或小爱同学,它们能理解并回应用户的语音指令;图像识别技术,在安防监控、自动驾驶等领域实现对视觉信息的精准分析;自然语言处理技术,应用于搜索引擎、智能客服及社交媒体的情感分析等。 此外,专家系统能够在特定领域提供专业级建议,物联网中的智能设备借助AI优化资源分配与操作效率。人工智能的发展不断改变着我们的生活方式,从工作场景到日常生活,智能化正以前所未有的方式提升生产力、便捷性和生活质量,同时也在挑战伦理边界与社会规则,促使我们重新审视人与技术的关系及其长远影响。
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人工智能实验 个人作业.zip (15个子文件)
SJT-code
load_data.py 2KB
Define_model.py 5KB
main.py 12KB
可视化.py 2KB
target
0.png 126KB
0.jpg 36KB
net_30.pkl 3.89MB
test
2.jpg 24KB
1.jpg 107KB
train.py 1KB
test.py 3KB
README.md 725B
create_train.py 4KB
background
000012-16347456122a06.jpg 97KB
tinySSD运行结果.jpg 40KB
共 15 条
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