- 本文针对齿轮箱故障检测与诊断问题,运用信号处理和神经网络等相关知识,构建了小波变换模型、1D-CNN 模型进行齿轮箱工作状态的分析。综合运用 MATLAB 和 Python 等软件编程求解,通过模型参数调整使 1D-CNN 模型效果趋于最优,最终得到较为准确的诊断结果。对于输入神经网络的数据,进行训练集与测试集的划分以及归一化、编码分类标签等操作便于模型训练。 有问题欢迎私信沟通交流,共同学习!5 5082浏览¥ 49.90
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- 本文梳理了目标检测的相关背景,定义,挑战,损失函数及模型方法的发展,为希望学习相关知识的新手提供了相对比较全面易懂的简要介绍,同时结合本笔者自身研究方向的知识展开了相关的思考。 第一部分我们主要回答两个问题:目标检测在实际中有哪些应用以及为什么我们需要研究它的原因。 第二部分,我们主要会介绍目标检测的相关定义,挑战,经典的数据集以及相关的评价指标。在介绍数据集之前,我们会先结合目标检测的定义及挑战,以损失函数的角度概览目标检测的相关改进发展。从而使大家更好地理解后面所介绍的目标检测模型方法。 说明:无全面铺平水印 PDF版本涉及的相关博客:https://blog.csdn.net/qq_41895003/article/details/124961670 注:本文仅供学习,未经同意勿转。分享的PPT请勿二次传播,或者用于其他商用途径。若使用本文PPT请注明来源,感谢配合。5 318浏览¥ 9.90
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- 博主参赛作品,最终拿了一等奖,全文不含附录55页,质量非常好,有需要的同学可以参考学习。 具体解题思路可以参考博主的博客https://blog.csdn.net/maligebilaowang/article/details/130191381?spm=1001.2014.3001.5501 本文通过建立 Pearson 相关性模型,趋势拟合模型,方差分析模型来定量的研究各 种因素对订单需求的影响。进一步建立机器学习模型,深度学习模型以及以及各种组合 预测模型来产品未来的订单需求量,并且利用 GA 智能寻优算法确定模型超参,基于不 同时间粒度的数据提高预测精度,实现企业订单需求的精准预测。5 1008浏览¥ 49.90
- 【目录】 Part 1:知识图谱引言 - 知识图谱发展历史与现有应用 - 知识图谱基本概念 - 知识图谱的生命周期 - 代表性知识图谱 Part 2:知识图谱表示与推理 - 基于符号的知识表示与推理 - 基于分布式的知识表示与推理5 1299浏览¥ 22.90
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- WIDER FACE数据集是人脸检测的基准数据集 (benchmark),包括了32203张图片和393703个label,内含在尺度、姿态和遮挡方面具有高度可变性的面孔。WIDER FACE数据集根据事件场景的类型分为61个类别,对于每个事件类别,随机选择40%/10%/50%的比例划分到训练集、测试集和验证集。 整理的人脸检测数据集widerface目录如下: WIDER_FACE_DATASET_ALL - datasets_(已整理好,可直接用于训练) - datasets_原始 其中 "datasets_(已整理好,可直接用于训练)" 是已经整理好的widerface数据集,可以直接用于训练。而 "datasets_原始" 是原始的widerface的数据集,包括训练集、测试集、验证集和标注文件。5 1388浏览¥ 39.90
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- ● 数据集介绍:行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如校园行人、街景行人、道路行人、遮挡行人、严重遮挡行人数据; ● 适用实际项目应用:公共场所监控场景下行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集场景数据的补充; ● 标注说明:采用 labelimg 标注软件进行标注,标注质量高,提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如 YOLO 等的算法训练; ● 附赠训练示例:提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本,提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持,提供博主训练结果日志供参考; 注意:由于数据集资源超过 1G,所以托管在我的百度网盘,所以这里的资源格式是 PDF,内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式!5 428浏览¥ 29.90
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- ● 数据集介绍:车辆检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如城市道路车辆、高速道路车辆、农村道路车辆、车辆遮挡、车辆严重遮挡数据等,且类别丰富,划分为 "Ambulance"、"Bus"、"Car"、"Motorcycle"、"Truck" 五个类别; ● 适用实际项目应用:交通道路监控场景下车辆检测项目,以及作为监控场景通用车辆检测数据集场景数据的补充; ● 标注说明:采用 labelimg 标注软件进行标注,标注质量高,提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如 YOLO 等的算法训练; ● 附赠训练示例:提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本,提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持,提供博主训练结果日志供参考; 注意:由于数据集资源超过 1G,所以托管在我的百度网盘,所以这里的资源格式是 PDF,内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式!5 359浏览¥ 29.90
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- ● 数据集介绍:夜间、低光行人检测数据集,真实场景高质量图片数据,涉及场景丰富,比如夜间街景行人、夜间道路行人、夜间遮挡行人、夜间严重遮挡行人数据; ● 适用实际项目应用:公共场所监控场景下夜间行人检测项目,以及作为监控场景通用行人检测数据集夜间场景数据的补充; ● 标注说明:采用 labelimg 标注软件进行标注,标注质量高,提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如 YOLO 等的算法训练; ● 附赠训练示例:提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本,提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持,提供博主训练结果日志供参考; 注意:由于数据集资源超过 1G,所以托管在我的百度网盘,所以这里的资源格式是 PDF,内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式!5 479浏览¥ 29.90
- 课程目标: 学习AI绘画的基本概念,了解不同类型的AI绘画工具和软件,掌握AI绘画的基本技巧与操作,掌握Midjourney绘画工具的使用,学习如何使用Midjourney制作海报,学习如何结合ChatGPT和AI绘画工具进行创作,了解AI绘画在不同领域的应用,通过实践项目提高学员的动手实践能力 学员对象: 对AI绘画感兴趣,但没有相关经验的初学者,想了解AI在艺术创作中应用的艺术家和设计师,有绘画基础,希望拓展技能的传统绘画爱好者,计算机科学或编程背景的学生,希望在艺术领域尝试AI技术,教育工作者,希望为学生提供有关AI绘画的教学资源,企业或团队成员,希望在项目中应用AI绘画技术以提高工作效率。Midjourney的AI绘画课程为你提供了一个完整的学习体验,从基础概念到实践项目,让你掌握使用AI绘画工具和软件的技巧,让你的创作过程更加简单!我们的课程适合对AI绘画感兴趣的初学者、艺术家、设计师、教育工作者和企业团队成员。我们将帮助你了解AI绘画的概念和发展,掌握各种AI绘画技术的应用和创意优化,以及在不同领域中的实际应用。通过这个课程,你将拓展技能和知识,并提高自己的动手实践能力。5 1086浏览¥ 54.90
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- GNN在2022研究进展?CMU-Minji112页PPT《图神经网络导论》卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)计算机科学系的一名博士生,导师是Christos Faloutsos和Ruslan Salakhutdinov教授。研究兴趣在Deep Graph Learning领域。5 456浏览¥ 5.90
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- Honeywell大小:1MB对于EPKS 系统所用到的时钟同步协议主要包括NTP(Network Time Protocol 网络时间协议)、SNTP(Simple Network Time Protocol 简单网络时间协议) 和 PTP (Precision Time Protocol 精密网络时间协议)。 本文介绍了多种系统架构情况下(Workgroup、domain、有外部GPS、无外部GPS),系统时钟同步的配置方案。 可以作为系统工程师在实际项目中的操作指导。对于EPKS 系统所用到的时钟同步协议主要包括NTP(Network Time Protocol 网络时间协议)、SNTP(Simple Network Time Protocol 简单网络时间协议) 和 PTP (Precision Time Protocol 精密网络时间协议)。 本文介绍了多种系统架构情况下(Workgroup、domain、有外部GPS、无外部GPS),系统时钟同步的配置方案。 可以作为系统工程师在实际项目中的操作指导。5 134浏览¥ 1.90
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- Simulink 是 MATLAB 最重要的组件之一,它提供了一个动态系统建模、仿真和综合分析的集成环境。在该环境下,无须大量书写程序,只需通过简单、直观的鼠标操作,就可构造出复杂的系统。Simulink 是用于动态系统和嵌入式系统的多领域仿真和基于模型的设计工具。众所周知,在数字图像处理的实现过程中代码量巨大,将基于模型设计引入图像处理领域,可以很大程度地提升其规范性和高效性。计算视觉系统工具箱(Computer Vision System Toolbox)为用户提供了丰富的计算视觉系统 Simulink 模块,用于进行计算机视觉系统方面的建模仿真,并支持代码生成。5 620浏览¥ 9.90
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- ● 数据集介绍:人脑肿瘤检测数据集,真实 CT 场景高质量图片数据,涉及人脑 CT 图片数据集丰富; ● 适用实际项目应用:CT 图片场景下人脑肿瘤检测项目,以及作为通用人脑检测数据集场景数据的补充; ● 标注说明:采用 labelimg 标注软件进行标注,标注质量高,提供 VOC(xml)、COCO (json)、YOLO (txt) 三种常见目标检测数据集格式,可以直接用于如 YOLO 等的算法训练; ● 附赠训练示例:提供 YOLOv8、YOLOv5 一键训练脚本,提供 GPU(GPUs)、CPU、Mac(M芯片) 多平台训练方案支持,提供博主训练结果日志供参考; 注意:由于数据集资源超过 1G,所以托管在我的百度网盘,所以这里的资源格式是 PDF,内附数据集基本情况介绍以及数据集获取方式!5 181浏览¥ 29.90
- 基于深度学习的无人机航拍车辆检测.pdf5 395浏览¥ 9.90
- 这⾥分享的⼀个实战项⽬就是多模态⽂本-视频检索,主要采⽤BLIP⼤模型的多模态能⼒,项⽬以 在视频中检测 "打架" ⾏为为示例进⾏展示,当然当你拿到项⽬⼯程后,你可以很⽅便的扩展到其他⾏为 的识别检索,因为本身输⼊的检索⽂本和待检测视频是不限定的。 在拿到项⽬⼯程后,⾸先需要搭建开发环境,然后就可以愉快的⼀键执⾏了。这⾥使⽤ Anaconda 进⾏ conda 环境的管理,安装 Anaconda 的过程略过。下⾯是项⽬执⾏的流程: 构建conda虚拟环境: conda create -n blip_py38 python=3.8.5 激活conda虚拟环境: conda activate blip_py38 安装依赖: pip install -i https://pypi.douban.com/simple -r requirements.txt ⼀键执⾏检测: ./run_demo.sh 检测结果存放于res文件夹,工程内附检测效果图展示。5 716浏览¥ 39.90
- 随着深度学习的迅猛发展,其应用也越来越广泛,特别是在视觉识别、语音识别和自然语言处理等很多领域都表现出色。卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)作为深度学习中应用最广泛的网络模型之一,也得到人们了越来越多的关注和研究。事实上,CNN 作为一项经典的机器学习算法,早在 20 世纪 80 年代就已被人们提出并展开一定的研究。但是,在当时硬件运算能力有限、缺乏有效训练数据等因素的影响下,人们难以训练不产生过拟合情形下的高性能深度卷积神经网络模型。所以,当时 CNN 的一个经典应用场景就是识别银行支票上的手写数字,并且已得到实际应用。伴随着计算机硬件和大数据技术的不断进步,人们也尝试开发不同的方法来解决在深度 CNN 训练中所遇到的困难,特别是 Krizhevsky 等专家提出了一种经典的 CNN 架构,论证了深度结构在特征提取问题上的潜力,并在图像识别任务上取得了重大突破,掀起了深度结构研究的浪潮。而 CNN 作为一种已经存在的、有一定应用案例的深度结构,也重新回到人们的视野,得以进一步研究和应用。5 428浏览¥ 9.90
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