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!

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