本次实验训练了多个用于垃圾图片分类识别的模型,采用迁移学习的方法选取性能较好的模型进行调优改进,最终的模型识别准确率在93%以上(30个epoch);
然后将训练好的模型部署在华为云上,生成API接口进行调用;
最后设计了一个可视化程序调用API接口来进行展示,方便用户使用。
2024/5/26 13:35:28 711KB 垃圾分类 深度学习 Pytorch
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图像分类数据集:17个类别的花朵数据集,训练集800张,验证集和测试集260张
2023/10/26 9:11:05 51.76MB 图像分类 图片分类
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一、源码描述这是一款有关图片管理源码,采用了三层架构的技术,功能比较实用,有需要的朋友可以下载学习一下。
二、功能介绍该源码主要实现了图片的上传、图片分类管理、以及图片信息的条件检索。
三、注意事项1、开发环境为VisualStudio2010,数据库为SQLServer2005,数据库文件在DB文件夹中,使用.net4.0开发。
2、默认数据库连接字符串在webconfig配置文件中修改。
2023/9/25 1:47:30 14.92MB SQLServer2005
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elp希望更多的学生利用这些数据,在研究中想出创新性方法,他们也提供了目前感兴味的一些主题。
一是图片分类
目前他们虽然能识别出图片中类似于汉堡之类的食物,但是如何评价一张图片是否好看还有待研究。
二是自然语言处理和情感分析。
用户评价数据里有很多能挖掘的元数据,可以用于推断语义、商户属性和情感。
他们想知道评价里表达了什么,是好评还是差评。
三是图像挖掘。
比如说挖掘出用户之间的关系是如何限定他们的使用规律,流行趋势的引导者在一家店火起来之前都是去哪儿吃饭的。
2023/2/23 21:03:24 49B 数据集
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Attention-CNN注意力机制细腻度图片分类
ResNet改造
2022/9/7 11:23:11 20KB CNN ResNet 注意力机制
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一个简单的图片分类程序,基于python(numpy&opencv),文件包含代码以及图片集,分类正确率约为89%。
仅供学习运用…
2022/9/6 6:23:34 18.95MB python opencv 图像分类
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基于keras深度学习框架,使用卷积神经网络CNN实现cifar-10图片分类
2018/7/11 20:10:02 5KB cifar-10
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡