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- GWO-ESN灰狼算法优化回声状态网络多输入单输出回归预测(Matlab完整源码和数据)GWO-ESN大小:37KB1.GWO-ESN灰狼算法优化回声状态网络做拟合回归预测,GWO-ESN回归预测,多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据)。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。算法新颖小众,用的人很少,直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰~ 3.附赠excel测试数据 直接运行main一键出图~ 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python算法仿真工作8年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。1.GWO-ESN灰狼算法优化回声状态网络做拟合回归预测,GWO-ESN回归预测,多输入单输出模型(Matlab完整源码和数据)。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等,代码质量极高,方便学习和替换数据。算法新颖小众,用的人很少,直接替换数据即可用 适合新手小白 注释清晰~ 3.附赠excel测试数据 直接运行main一键出图~ 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python算法仿真工作8年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。
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¥ 39.90 - YOLOv5:基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统深度学习大小:111MB基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统,使用Deepsort+YOLOv5实现 【项目介绍】 该项目为人物专注性检测,分为两个检测部分,疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分,使用Dlib进行人脸关键点检测,然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠,并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分,使用Yolov5,检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 【使用方法】 依赖:YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py,即可使用本程序。 【优化升级】 1、疲劳检测中去掉了点头行为的检测,仅保留闭眼检测和打哈欠检测。 2、Yolov5的权重进行了重新训练,增加了训练轮次。 3、前端UI进行了修改,精简了部分功能。基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统,使用Deepsort+YOLOv5实现 【项目介绍】 该项目为人物专注性检测,分为两个检测部分,疲劳检测和分心行为检测。 疲劳检测部分,使用Dlib进行人脸关键点检测,然后通过计算眼睛和嘴巴的开合程度来判断是存在否闭眼或者打哈欠,并使用Perclos模型计算疲劳程度。 分心行为检测部分,使用Yolov5,检测是否存在玩手机、抽烟、喝水这三种行为。 【使用方法】 依赖:YoloV5、Dlib、PySide2 直接运行main.py,即可使用本程序。 【优化升级】 1、疲劳检测中去掉了点头行为的检测,仅保留闭眼检测和打哈欠检测。 2、Yolov5的权重进行了重新训练,增加了训练轮次。 3、前端UI进行了修改,精简了部分功能。
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¥ 29.90 - BP-KDE神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测(Matlab完整源码和数据)神经网络大小:40KB1.Matlab实现BP-KDE神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测(Matlab完整源码和数据); 2.多变量单输出,包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线,MatlabR2021a及以上版本运行,提供多种置信区间!评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。 3.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白,直接运行main文件一键出图。 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象:大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python算法仿真工作8年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。1.Matlab实现BP-KDE神经网络结合核密度估计多置信区间多变量回归区间预测(Matlab完整源码和数据); 2.多变量单输出,包括点预测+概率预测曲线+核密度估计曲线,MatlabR2021a及以上版本运行,提供多种置信区间!评价指标包括R2、MAE、RMSE、MAPE、区间覆盖率picp、区间平均宽度百分比pinaw等。 3.直接替换Excel数据即可用,注释清晰,适合新手小白,直接运行main文件一键出图。 4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 5.适用对象:大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 6.作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python算法仿真工作8年;擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多种领域的算法仿真实验,更多仿真源码、数据集定制私信+。
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¥ 99.90 - Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据)matlab大小:122KBMatlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据) 1.Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括迭代优化图、分类效果图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图~ 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 6.输入多个特征,分四类。Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据) 1.Matlab实现RIME-CNN-SVM霜冰算法优化卷积支持向量机分类预测(完整源码和数据) 2.优化参数为:学习率,批量处理大小,正则化参数。 3.图很多,包括迭代优化图、分类效果图,混淆矩阵图。 4.附赠案例数据可直接运行main一键出图~ 注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2020及以上。 5.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 6.输入多个特征,分四类。
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¥ 99.90 - 路径规划-基于Python实现的常用路径规划算法实现+带动画展示-附项目源码-优质项目实战.zip路径规划大小:4MB路径规划_基于Python实现的常用路径规划算法实现+带动画展示_附项目源码_优质项目实战路径规划_基于Python实现的常用路径规划算法实现+带动画展示_附项目源码_优质项目实战
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¥ 29.90 - AGV调度-基于Matlab+Dijkstra算法+时间窗规划实现的AGV调度算法-附项目源码-优质项目实战.zipAGV调度大小:168KBAGV调度_基于Matlab+Dijkstra算法+时间窗规划实现的AGV调度算法_附项目源码_优质项目实战AGV调度_基于Matlab+Dijkstra算法+时间窗规划实现的AGV调度算法_附项目源码_优质项目实战
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¥ 29.90 - 路径规划-基于Dijkstra算法+最短路径计算实现校园地图路径规划-附项目源码-优质项目实战.zip路径规划大小:23MB路径规划_基于Dijkstra算法+最短路径计算实现校园地图路径规划_附项目源码_优质项目实战路径规划_基于Dijkstra算法+最短路径计算实现校园地图路径规划_附项目源码_优质项目实战
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¥ 29.90 - 通过python-CNN对蝗虫还是蚂蚱识别-含图片数据集.zippytorch大小:36MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过python-CNN卷积神经网络对鸡蛋是否破损识别-含图片数据集.zippytorch大小:20MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过python-CNN卷积神经网络对辣椒类别识别-含图片数据集.zippytorch大小:51MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过python-CNN卷积神经网络对甜点识别-含图片数据集.zippytorch大小:61MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对鸡和兔识别-含图片数据集.zippytorch大小:42MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对盆栽识别-含图片数据集.zippytorch大小:44MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对毛巾是否有污渍识别-含图片数据集.zippytorch大小:28MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络-pytorch框架对猫的类别识别-含图片数据集.zippytorch大小:41MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于卷积神经网络的淡水生物识别-含图片数据集.zippytorch大小:35MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于卷积神经网络CNN的不同瓶子识别-含图片数据集.zippytorch大小:31MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN卷积神经网络的海洋生物识别-含图片数据集.zippytorch大小:36MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN卷积神经网络对碎纸和完整的纸识别-含图片数据集.zippytorch大小:26MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov7猴子动物检测权重+包含6000多张猴子检测数据集数据集大小:955MByolov7猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov7猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 119.90 - yolov5猴子动物检测权重+ 6000多张猴子检测数据集数据集大小:505MByolov5猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov5猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 119.90 - yolov8猴子动物检测权重+数据集数据集大小:515MByolov8猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov8猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 119.90 - yolov8猴子动物检测权重+6000数据集+pyqt界面数据集大小:540MByolov8猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov8猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 149.90 - 基于python-CNN卷积神经网络对毛巾是否破损识别-含图片数据集.zippytorch大小:22MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN食物识别-含图片数据集.zippytorch大小:75MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov3猴子动物检测权重+6000数据集数据集大小:819MByolov3猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov3猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 119.90 - 基于python-CNN卷积神经网络对木门是否有裂缝识别-含图片数据集.zippytorch大小:37MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN卷积神经网络会飞的昆虫识别-含图片数据集.zippytorch大小:33MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov5猴子动物检测权重+数据集+pyqt界面数据集大小:571MByolov5猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkeyyolov5猴子动物检测权重,包含6000多张猴子检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Monkey
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¥ 149.90 - 基于CNN卷积神经网络识别玻璃是否破碎-含图片数据集.zippytorch大小:45MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN对狗的体型识别-含图片数据集.zippytorch大小:32MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积网络对猫行为识别-含图片数据集.zippytorch大小:41MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络的宠物行为训练识别-含图片数据集.zippytorch大小:45MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对蔬菜识别-含图片数据集.zippytorch大小:68MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对蔬菜是否新鲜识别-含图片数据集.zippytorch大小:31MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对猫是否疲劳识别-含图片数据集.zippytorch大小:38MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对牛油果和猕猴桃识别-含图片数据集.zippytorch大小:40MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络对海洋壳类生物识别-含图片数据集.zippytorch大小:48MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于深度学习的蜻蜓还是蝴蝶识别-含图片数据集.zippytorch大小:33MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python的卷积神经网络对狗的行为识别-含图片数据集.zippytorch大小:51MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python深度学习对胡萝卜是否新鲜识别-含图片数据集.zippytorch大小:45MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python深度学习对宠物体型识别-含图片数据集.zippytorch大小:31MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python卷积神经网络天上飞的识别-含图片数据集.zippytorch大小:27MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN卷积网络对猫的体型识别-含图片数据集.zippytorch大小:33MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python-CNN卷积神经网络对狗注意力是否集中识别-含图片数据集.zippytorch大小:40MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于CNN卷积网络的动物是否疲劳识别-含图片数据集.zippytorch大小:38MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于CNN卷积神经网络对大白菜是否腐烂识别-含图片数据集.zippytorch大小:47MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过深度学习CNN训练识别菠萝是否新鲜-含图片数据集.zippytorch大小:19MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过python深度学习识别草莓是否腐烂-含图片数据集.zippytorch大小:48MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络识别昆虫-含图片数据集.zippytorch大小:36MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov5护目镜-防护眼镜检测权重 yolov5-5.0-sts-Goggles-humujing-data.zip数据集大小:300MByolov5护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Gogglesyolov5护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Goggles
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¥ 119.90 - 通过CNN卷积神经网络训练识别马路是否有坑洼-含图片数据集.zippytorch大小:42MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 通过CNN卷积神经网络训练识别草莓新鲜度-含图片数据集.zippytorch大小:48MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov7护目镜-防护眼镜检测权重数据集大小:749MByolov7护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Gogglesyolov7护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Goggles
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¥ 119.90 - 通过CNN卷积神经网络对墙体颜色识别-含图片数据集.zippytorch大小:10MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于深度学习的混凝土马路和泥地马路识别-含图片数据集.zippytorch大小:42MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - yolov3护目镜-防护眼镜检测权重+数据集数据集大小:614MByolov3护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Gogglesyolov3护目镜-防护眼镜检测权重,包含3000多张-防护眼镜检测数据集,划分好 train,val, test,并附有data.yaml文件,yolov5、yolov7、yolov8,yolov9等算法可以直接进行训练模型,txt格式标签, 数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/136969433 数据集配置目录结构data.yaml: nc: 1 names: - Goggles
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¥ 119.90 - 基于卷积神经网络的鱼类识别-含图片数据集.zippytorch大小:39MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python深度学习识别混凝土是否有裂缝-含图片数据集.zippytorch大小:28MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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¥ 69.90 - 基于python卷积网络训练识别核桃好坏-含图片数据集.zippytorch大小:33MB本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地本代码是基于python pytorch环境安装的。 下载本代码后,有个requirement.txt文本,里面介绍了如何安装环境,环境需要自行配置。 或可直接参考下面博文进行环境安装。 https://blog.csdn.net/no_work/article/details/139246467 如果实在不会安装的,可以直接下载免安装环境包,有偿的哦 https://download.csdn.net/download/qq_34904125/89365780 安装好环境之后, 代码需要依次运行 01数据集文本生成制作.py 02深度学习模型训练.py 和03pyqt_ui界面.py 数据集文件夹存放了本次识别的各个类别图片。 本代码对数据集进行了预处理,包括通过在较短边增加灰边,使得图片变为正方形(如果图片原本就是正方形则不会增加灰边),和旋转角度,来扩增增强数据集, 运行01数据集文本制作.py文件,会就读取数据集下每个类别文件中的图片路径和对应的标签 运行02深度学习模型训练.py就会将txt文本中记录的训练集和验证集进行读取训练,训练好后会保存模型在本地
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