深度学习动手练习小项目总汇

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了深度学习动手练习小项目总汇。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

demo仓库和视频演示:

到此一游7758258的个人空间_哔哩哔哩_bilibili

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量

006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort

007CycleGAN_风格迁移+qt界面

008yolov4口罩目标检测识别

009中草药识别小程序

010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别

011汉字识别crnn_qt界面

012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

014人脸识别打卡签到系统pyqt界面

015连续的手写中文汉字识别CRNN-多行汉字识别

016基于CNN卷积网络的人脸识别打卡签到_resnet_mobilenet_efficientnet等

017手势识别_ui界面

018深度学习之微表情识别

019动物识别检测网页版

020pyqt5实现手写中文数字识别

021微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN图像版

022微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN网页版

023微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN视频流版

024微表情检测系统之疲劳_漫不经心_注意力集中CNN小程序版

025目标检测表情检测识别yolov5pyqt_python

026人脸表情识别网页版

027目标检测小程序识别表情_人脸识别

028yolov5视频检测_人脸识别表情识别

030图像分割批量转化json格式数据集mask或图像轮廓提取

031蝴蝶品种识别pyqt系统界面

032基于深度学习的蝴蝶品种识别网页版本

033基于hwdb手写汉字数据集的识别检测

034基于深度学习识别hwdb汉字数据集

035目标检测水下渔网

036中药饮片识别小程序python卷积网络训练模型识别

037基于深度学习识别中药饮片数据集网页版

038基于深度学习的花卉自动识别pyqt界面

039花卉识别小程序

040基于svm+hog机器学习的行人检测

041基于深度学习的扫地机器人检测垃圾

042基于深度学习的手指静脉识别

043基于卷积网络的垃圾分类识别检测

044基于深度学习的鱼类检测

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

046基于深度学习的杂草检测

047万能图像处理小助手1.0_python可视化交互按钮图像批量处理数据集扩增等

048python写字笔画顺序识别检测笔顺是否有误检测

049万能图像处理小助手1.1_傅里叶变化_椒盐噪声_直方图均衡等图片批量处理

050通过人工智能技术识别鸟类品种pyqt界面

051通过人工智能技术识别鸟类品种网页版本

052基于python的hog+svm实现混凝土裂缝目标检测

053基于深度学习的混凝土裂缝检测

054基于python的人脸识别检测

055基于python目标检测的小程序交互+田间杂草检测

056基于python的图像识别含评价指标_精确率_召回率_f1score

057基于python的舌象舌头判断是否病变

058基于python深度学习AI的车辆车高_车宽_横截面积检测

059基于python深度学习对人体身高预测

060基于深度学习的建筑物房屋检测

061基于深度学习的建筑物高度检测

062基于深度学习的车牌检测

063基于深度学习和ocr的车牌识别

064python深度学习的街头文本检测

065python的街头文本识别检测

066基于python深度学习的街头汉字文本检测

067基于python的街头汉字文本识别检测

068基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测pyqt版本

069基于CNN卷积神经网络的大豆叶片形态检测小程序版本

070基于python深度学习的服装图像分类pyqt版本

071基于卷积神经网络mobilenet的服装图像分类小程序版本文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-465498.html

到了这里,关于深度学习动手练习小项目总汇的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 李沐《动手学深度学习》深度学习计算

    李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作及数据处理 李沐《动手学深度学习》预备知识 线性代数及微积分 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归 李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现 李沐《

    2024年01月22日
    浏览(48)
  • 竞赛项目 深度学习的视频多目标跟踪实现

    🔥 优质竞赛项目系列,今天要分享的是 基于深度学习的视频多目标跟踪实现 该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐! 🧿 更多资料, 项目分享: https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate 基于初始化帧的跟踪,在视频第一帧中选择你的目标,之后交给跟踪算法去

    2024年02月13日
    浏览(27)
  • 【李沐】动手学深度学习 学习笔记

    你好! 这是【李沐】动手学深度学习v2-基于pytorch版本的学习笔记 教材 源代码 安装教程(安装pytorch不要用pip,改成conda,pip太慢了,下载不下来) 个人推荐学习学习笔记 数据操作   本节代码文件在源代码文件的chapter_preliminaries/ndarray.ipynb中 创建数组   创建数组需要:

    2024年02月16日
    浏览(41)
  • 动手学深度学习 - 学习环境配置

    参考: https://www.jb51.net/article/275192.htm https://blog.csdn.net/m0_54179726/article/details/130522489 miniconda3 下载完,打开安装包,按照默认提示,下一步下一步,到这里要牢记安装目录,之后配置环境变量会用到; 点击新建,分别添加以下三个路径: 安装路径Miniconda3 安装路径Miniconda3Sc

    2024年02月07日
    浏览(30)
  • 李沐《动手学深度学习》多层感知机 深度学习相关概念

    李沐《动手学深度学习》预备知识 张量操作及数据处理 李沐《动手学深度学习》预备知识 线性代数及微积分 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 线性回归 李沐《动手学深度学习》线性神经网络 softmax回归 李沐《动手学深度学习》多层感知机 模型概念和代码实现 教材:

    2024年01月20日
    浏览(37)
  • 《动手学深度学习》优化算法学习&习题

    小批量随机梯度下降,通过平均梯度来减小方差 基础 泄露平均法:用来取代梯度的计算 β beta β 这个参数控制了取多久时间的平均值 上述推理构成了”加速”梯度方法的基础,例如具有动量的梯度。 在优化问题条件不佳的情况下(例如,有些方向的进展比其他方向慢得多

    2024年02月13日
    浏览(27)
  • 【动手学深度学习】层和块

    块:描述单个层,由多个层组成的组件或整个模型本身。使用块进行抽象的一个好处是可以将一些块组合成更大的组件,这一过程通常是递归的 实例化nn.Sequential来构建我们的模型,层的执行顺序是作为参数进行传递的 nn.Sequential定义一种特殊的Module,维护了一个Module组成的有

    2024年02月15日
    浏览(35)
  • 【动手学深度学习】--语言模型

    学习视频:语言模型【动手学深度学习v2】 官方笔记:语言模型和数据集 在【文本预处理】中了解了如何将文本数据映射为词元,以及将这些词元可以视为一系列离散的观测,例如单词或字符。假设长度为T的文本序列中的词元依次为 x 1 , x 2 , . . , x T x_1,x_2,..,x_T x 1 ​ , x 2 ​

    2024年02月09日
    浏览(25)
  • 【动手学深度学习】--21.锚框

    学习视频:锚框【动手学深度学习v2】 官方笔记:锚框 目标检测算法通常会在输入图像中采样大量的区域,然后判断这些区域中是否包含我们感兴趣的目标,并调整区域边界从而更准确地预测目标的 真实边界框 (ground-truth bounding box)。 不同的模型使用的区域采样方法可能

    2024年02月11日
    浏览(22)
  • 【动手学深度学习】课程笔记 00-03 深度学习介绍及环境配置

    目录 00-01 课程安排 02 深度学习介绍 深度学习实际应用的流程 完整的故事 03 环境配置 1. 学习了这门课,你将收获什么? 深度学习的经典和最新模型:LeNet,ResNet,LSTM,BERT; 机器学习基础:损失函数、目标函数、过拟合、优化; 学习使用Pytorch实现上述知识点。 2. 这门课的

    2024年02月07日
    浏览(71)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包