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基于Pyotrch开发的深度学习物体分类系统(图形化界面),包含物体分类中的数据集搜集、模型训练、模型测试和可视化界面等流程下载
weixin_39822095
2023-01-21 14:00:21
基于Pyotrch开发的深度学习物体分类系统(图形化界面),包含物体分类中的数据集搜集、模型训练、模型测试和可视化界面等流程 , 相关下载链接:
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基于Pyotrch开发的深度学习物体分类系统(图形化界面),包含物体分类中的数据集搜集、模型训练、模型测试和可视化界面等流程 , 相关下载链接:https://download.csdn.net/download/weixin_42756970/87
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通过目标检测+图片识别
模型
对图片
中
的垃圾进行
分类
、通过双向LSTM+一维卷积混合
模型
对
物体
名称进行垃圾
分类
本
系统
通过目标检测算法使得
系统
可以通过图片识别一个或多个垃圾并对其进行
分类
,相较于传统的图片
分类
算法,允许用户同时识别多种垃圾;通过基于深度学习算法的文本分析使得
系统
能够充分理解各种
物体
名称的具体含义,以便于通过用户输入的名称对垃圾种类进行
分类
。 二、
系统
说明 2.1 功能介绍 图片垃圾
分类
:
系统
能够对图片
中
的多个
物体
进行检测并进行垃圾
分类
,最终返回待
分类
垃圾的
物体
名称以及其所属的垃圾类别。 文本垃圾
分类
:
系统
在对接收到的文本进行检测后,会返回待
分类
垃圾所属的垃圾类别。 2.2
数据
介绍 图片
数据
集:图片识别类来自2019华为云垃圾
分类
挑战赛、爬虫
搜集
,共两万余张图片,91类
物体
;目标检测类为COCO
数据
集。 文本
数据
集:爬虫
搜集
,共3000类
物体
名称(其
中
有相似的,例如电池和干电池) 由于
数据
集过大,因此不会上传,如有需要可以在issue
中
提出。 2.3.
模型
介绍(v1.0版本) 目标检测
模型
使用谷歌Object-Detection
中
的SSD
模型
、图片识别
模型
使用Inception-Resnet-v2
模型
。 文本
分类
模型
使用两层双向LSTM与两层一维卷积
模型
,其
中
词向量层使用了
基于
Pyotrch
开发
的深度学习
物体
分类
系统
(
图形
化
界面
),
包含
物体
分类
中
的
数据
集
搜集
、
模型
训练
、
模型
测试
和可
视
化
界面
等
流程
在这个教程里面,你将会学会。我这里使用的显卡是NVIDIA RTX3060 6G的笔记本显卡。为了避免带货的嫌疑,我就不说具体的机器型号了,实际的体验
中
呢,一般4G以上的显存跑个resnet和yolo之类的是没有问题的,如果你是科研人员的话(科研人员估计也不会看我的博客),则需要更牛的服务器来支持你的研究。
【2023-Pytorch-
分类
教程】手把手教你使用Pytorch
训练
自己的
分类
模型
2023年全新Pytorch
分类
教程,支持
数据
搜集
、多种
模型
训练
测试
、
模型
参数和网络结构查看以及全新的
图形
化
界面
,快去学习吧!
dejahu的深度学习学习笔记05-
Pyotrch
中
的深度学习计算
开始之前给大家安利一下我之前写的使用tensorflow2构建
物体
分类
模型
的博客,我在博客
中
详细介绍了
数据
集收集、
模型
构建和
模型
使用三个方面,结合
视
频你也可以快速构建自己的
物体
分类
模型
,快去试试吧! 手把手教你用tensorflow2.3
训练
自己的
分类
数据
集_dejahu的博客-CSDN博客 前面的几章内容重点讨论了
模型
的基本构建和一些
模型
训练
所涉及的技巧,今天学习的课程
中
,在树叶
分类
的任务
中
看到不少关于比赛的技巧,不只是迁移学习那么简单,包括优
化
器、
数据
增广等方面都有讲究,后面需要专门抽时间来看下前面的房
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