Advertisement

基于深度学习的虚拟试衣镜Python源码及模型打包（含项目说明 高分资源）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本资源包提供了一套基于深度学习技术实现的虚拟试衣镜系统完整解决方案，包括Python代码、预训练模型和详细的项目文档。适合研究与开发人员使用，助力服装电商和零售业创新。 基于深度学习算法实现的虚拟试衣镜项目包含Python源码、模型及详细的项目说明文档，这是一个获得98分的成绩并通过导师认可的课程设计作品。该项目特别适合计算机相关专业的学生，在进行课程设计或期末大作业时使用，同时也适用于需要通过实际操作来提升技能的学习者。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的虚拟试衣镜Python源码及模型打包（含项目说明 高分资源）.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于深度学习技术实现的虚拟试衣镜系统完整解决方案，包括Python代码、预训练模型和详细的项目文档。适合研究与开发人员使用，助力服装电商和零售业创新。 基于深度学习算法实现的虚拟试衣镜项目包含Python源码、模型及详细的项目说明文档，这是一个获得98分的成绩并通过导师认可的课程设计作品。该项目特别适合计算机相关专业的学生，在进行课程设计或期末大作业时使用，同时也适用于需要通过实际操作来提升技能的学习者。
     
  • 人工智能项目实践——模型压缩：基于深度学习的2D虚拟试衣及模型优化.zip
    优质
    本项目聚焦于利用深度学习技术实现2D虚拟试衣系统，并探索相关模型压缩方法以提高其效率与实用性，旨在为用户提供便捷、准确的在线试衣体验。 本项目主要面向全国服务外包创新创业比赛中的虚拟试衣赛题。我们采用2D虚拟试衣技术，并基于开源数据集训练深度学习网络，着重于工程化落地应用。在项目的模型选择上，我们参考了前沿顶刊论文推荐的模型，并在此基础上进行了优化改进，实现了模型压缩和推理加速。最终，项目使用特定框架进行部署应用，出色地完成了赛题的要求。
     
  • 基于TextCNN的新闻文本分类-Python源码及项目说明（含深度学习和神经网络算法）.zip
    优质
    本项目提供了一个使用Python编写的基于TextCNN模型进行新闻文本自动分类的完整解决方案。其中包括数据预处理、模型训练以及评估等内容，并附有详细的文档与注释，适合于对自然语言处理及深度学习感兴趣的读者深入研究。 该资源包含的项目代码经过严格调试，下载后即可使用并确保可以运行。适用于计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据、数学、电子学等），基于TextCNN实现新闻文本分类的Python源码及项目的压缩文件已准备好供您学习和研究。
     
  • 基于Python深度学习的车牌检测与识别系统源代码（附带项目说明及模型文件）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python和深度学习技术实现的车牌检测与识别系统的完整源代码、项目文档以及训练好的模型。适合用于研究、教学或实际应用开发中，助力快速上手并深入理解相关算法原理和技术细节。 基于Python深度学习的车牌检测识别系统源码包含项目说明与模型文件。该系统使用PyTorch框架进行开发，主要功能包括车牌检测、矩形框绘制及4个角点定位等。主程序为detect_rec_img.py，在运行前需确保机器已安装pytorch相关模块。 此方案支持多种改进路径：例如将识别部分替换为CRNN网络或传统图像处理技术；亦可采用UNet语义分割模型进行车牌区域的精确定位，随后通过二值化及连通域分析获取矩形框和角点信息。值得注意的是，在整个流程中，准确检测并矫正车牌位置至关重要，否则后续识别阶段将因输入图片倾斜而产生错误。 项目代码已经过严格的功能测试与验证，确保稳定运行无误。该资源主要面向计算机相关专业的在校生、教师及企业员工等群体，并适用于作为课程设计、毕业论文或初期项目展示等多种用途。同时鼓励用户根据自身需求对该系统进行二次开发和创新应用，在使用过程中如遇到任何问题或有改进建议，欢迎及时沟通反馈。 希望各位能在探索与实践中收获乐趣并激发更多灵感！
     
  • 基于深度学习的驾驶员分心驾驶行为识别项目（含源码、数据集、模型及说明）.7z
    优质
    本项目提供一个基于深度学习算法的驾驶员分心行为识别解决方案，内含源代码、训练数据集、预训练模型及相关文档说明。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目包含源码、数据集、模型及详细项目介绍。压缩包内容包括： - 输入一张图片后输出驾驶员状态及其概率： - c0: 安全驾驶 - c1: 右手打字 - c2: 右手打电话 - c3: 左手打字 - c4: 左手打电话 - c5: 调收音机 - c6: 喝饮料 - c7: 拿后面的东西 - c8: 整理头发和化妆 - c9: 和其他乘客说话 项目使用工具： - OpenCV - Matplotlib - Pytorch - TensorboardX 代码介绍: - data_mean.py：统计训练图片的均值与标准差。 - splite_valid.py ：分离验证集与训练集。 - visual_classes.py : 浏览每个驾驶状态。 - visual_samples.py: 浏览随机样本。 - model_plot.py: 利用TensorboardX进行模型绘制。 项目源码、数据及其他文件均包含在压缩包内，提供完整的实现方案和环境配置说明。
     
  • 手写计算器Python源码及项目说明（结合OpenCV与深度学习）.zip
    优质
    本资源提供了一个集成了OpenCV和深度学习技术的手写计算器Python源码。它能识别并计算用户手写的数学表达式，包含详细的项目文档和注释。 【资源介绍】基于OpenCV和深度学习的手写计算器Python源码+项目说明.zip手写计算器包括识别、计算、清除三大功能模块。识别模块使用OpenCV对算式进行切割，并利用神经网络模型对手写字体进行识别；计算模块将算式的字符串转化为math模块可解析的形式并执行运算；清除模块能够清空画板上的手写内容。该计算器支持加减乘除四则运算、幂次方和开方运算，以及三角函数、指数函数和阶乘运算，并且可以使用π和e等常数。 该项目是个人毕业设计或课程作业项目，代码经过严格调试测试确保功能完善才上传发布，易于快速上手运行。欢迎下载使用并反馈问题，以便及时解决。该资源主要面向计算机科学、通信工程、人工智能及自动化等相关专业的学生、教师或其他从业人员，可以直接用于期末课程设计或大作业等任务。 整个项目的实施具有较高的学习参考价值。对于具备一定基础且动手能力强的用户来说，也可进行二次开发以实现更多功能。欢迎下载使用并交流探讨！
     
  • 基于深度学习CNN的果蔬识别项目源码及文档说明
    优质
    本项目采用深度学习中的卷积神经网络(CNN)技术，旨在实现高效精准的果蔬图像识别。包含详尽源代码与文档指导。 本项目为基于深度学习CNN的果蔬识别系统卷积神经网络果蔬识别项目源码及文档说明，由导师指导并认可通过的高分毕业设计成果，在评审中获得了98分的好成绩。所有提供的代码均已在本地编译并通过严格调试确保可以运行。 该项目主要面向正在从事毕设或需要实战练习的计算机相关专业学生，同样适用于课程设计和期末大作业等学习需求。项目难度适中，并经过助教老师的审定以满足学习者的需求，因此大家可以放心使用这些资源。
     
  • Python项目实战：基于深度学习的中文情感分析系统（Flask）(含源码、说明及演示视频).zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python开发的基于深度学习的情感分析系统项目，利用Flask框架搭建。内附源代码、详细文档和操作演示视频，适合开发者深入理解中文文本情感分析技术与应用实践。 《Python项目实战：基于深度学习的中文情感分析系统》 在当今信息爆炸的时代，文本情感分析已经成为数据分析领域的重要组成部分，在社交媒体、评论分析及品牌监控等方面发挥着关键作用。本项目采用Python作为编程语言，并结合Flask框架与MySQL数据库，构建了一个由深度学习驱动的中文情感分析平台，旨在帮助用户快速掌握这一领域的技术。 一、核心技术 1. Python：作为一种流行的编程语言，Python以其简洁明了的语法和丰富的库资源成为数据科学和机器学习的理想选择。在本项目中，主要使用Python来实现后端逻辑及深度学习模型的训练与应用。 2. Flask：Flask是一个轻量级Web服务框架，以简单易用著称。在此项目里，利用Flask构建前端界面以及处理用户请求的数据接口。 3. MySQL：作为关系型数据库管理系统，MySQL在数据存储和管理方面表现出色。情感分析系统中使用MySQL来保存用户的个人信息、文本内容及其情感标签等信息。 二、主要功能 1. 文本分析：项目的核心是进行中文文本的情感分类任务，这需要通过训练大量带有情感标记的样本数据建立深度学习模型。该模型能够识别出新输入文档中的情绪倾向（如积极或消极）。 2. 管理上传内容：用户可以提交自己的文章供系统自动完成分析，并保存结果；同时也可以修改已存文本及其相关的情感标签。 3. 个人资料维护：允许用户更改账户密码和更新个人信息，保障账号安全并提供个性化体验。 4. 用户管理机制：包括注册登录功能，每位使用者都有独立的账户用于存储及查看其情感分析记录。 5. 登录与首页展示：通过验证后进入主页面浏览各种数据和服务选项。 三、实际应用价值 本项目不仅提供了源代码和详细的说明文档，并附有演示视频。无论对于计算机专业学生完成毕业设计或课程作业，还是对Python及深度学习感兴趣的开发者来说都极具参考意义，有助于提高技术水平。 通过该项目的学习过程可以深入了解Python Web开发的基本流程，掌握Flask框架的使用方法，理解自然语言处理中应用深度学习技术的具体实践，并学会如何与数据库进行有效交互。同时还能锻炼项目实施能力包括需求分析、系统设计以及编码调试等方面。 基于深度学习的情感分类平台是一个理论结合实际操作的学习案例，在提升Python编程技能、Web开发技术和机器学习方面具有明显优势。无论是初学者还是有经验的开发者都可以从中得到启发和成长的机会。