植保机械公司（行业）薪酬管理制度方案-薪酬设计方案资料文集系列.docx下载

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2021-07-22 15:17:11

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本项目编号：25258，题目：小区电动车停放管理系统录屏：https://www.bilibili.com/video/BV1cXhCzRE6V 前端技术：Vue.js3（管理后台+用户前台）后端技术：SpringBoot3 数据库：MySQL8 启动教程：https://www.bilibili.com/video/BV1dkAme8EmW

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本资源包含一个基于 PyTorch 框架实现的 U-Net 深度学习模型，用于训练和验证视觉寻路小车任务。主要特点：模型架构使用经典的 U-Net 编码器–解码器结构，适配图像分割与路径预测任务。网络支持多层特征融合，能够有效提取小车行驶场景中的道路信息。数据集数据集为自建采集，涵盖多种小车行驶场景（直道、弯道、障碍物等）。每张图像均配有标注，用于训练模型进行车道/路径分割。训练流程提供数据预处理、模型训练与验证脚本。支持 GPU 加速，可根据硬件条件选择单卡或多卡训练。训练日志与可视化结果（loss 曲线、预测可视化）均可保存。应用场景用于小车的自主导航与路径规划研究。可扩展至其他机器人视觉感知任务。

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