Advertisement

基于PyTorch的深度学习模型训练在车型识别中的应用（毕业设计）

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

简介：
本毕业设计项目采用PyTorch框架，构建并训练深度学习模型，旨在提升车辆类型识别的准确率和效率，为智能交通系统提供技术支持。 训练模型主要包含五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于PyTorch的深度学习模型训练在车型识别中的应用（毕业设计）
    优质
    本毕业设计项目采用PyTorch框架，构建并训练深度学习模型，旨在提升车辆类型识别的准确率和效率，为智能交通系统提供技术支持。 训练模型主要包含五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。
     
  • 关于深度学习在车型识别中的研究和应用
    优质
    本研究聚焦于探讨深度学习技术在车辆类型自动识别领域的最新进展与实际应用，旨在提高识别精度与效率。 随着我国经济水平的不断提升，人民的生活质量和可支配收入逐渐提高，越来越多的人希望获得更便捷、高效的出行方式，并选择购买电动汽车或新能源汽车。这导致全国机动车持有量持续增加，但同时也带来了交通拥堵、停车困难以及交通事故等一系列问题。 为了应对这些问题，构建智能交通系统显得尤为重要。其中车辆车型识别技术是其关键组成部分之一，在深度学习方法广泛应用的背景下，本段落基于深度学习研究了车辆车型识别的问题，并致力于为解决日益突出的交通难题提供帮助。 文中总结并分析了国内外关于车型识别的研究成果和不同的识别方式的优点与不足之处；详细介绍了神经网络的发展历程、相关结构和技术原理。重点探讨了几种不同类型的深层神经网络模型，如VGGNet、InceptionNet以及ResNet等，并强调它们各自独特的改进优势所在。 实验中选择了具有较高准确率且运行速度快的YOLO算法，在BIT-Vehicle ID数据集上进行了车辆检测测试。结果表明该方法取得了较好的效果，mAP达到了94.08%。
     
  • 一个基于PyTorch的深度学习分类模型训练示例模板
    优质
    本项目提供了一个使用PyTorch框架构建和训练深度学习分类模型的详细教程与代码模板。适合初学者快速上手实践深度学习任务，涵盖数据预处理、模型设计及评估等关键环节。 内容概要：分享了一个用于训练深度学习模型的模板，适用于使用Pytorch进行深度学习网络初学者。该模板旨在帮助用户快速了解模型训练的基本流程。其他说明：无。
     
  • 基于深度学习的口罩识别系统源码及训练模型.zip
    优质
    本资源提供了一个基于深度学习技术的口罩识别系统的完整代码和预训练模型。通过使用先进的人脸检测与分类算法，该系统能够高效准确地判断图像中人脸是否佩戴口罩，适用于疫情防控、公共安全监控等多种场景。 基于深度学习的口罩识别检测系统源码在yolov5目录下执行以下代码：`python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt`，执行完毕之后将会输出相关信息，并且可以在runs目录下找到检测后的结果。 按照官方给出的指令，该检测代码功能强大，支持对多种图像和视频流进行检测。具体的使用方法如下： - `python detect.py --source 0`：用于摄像头输入 - `python detect.py file.jpg`：用于图片文件输入 - `python detect.py file.mp4`：用于视频文件输入 - `python detect.py path/`：用于目录下的所有图像进行检测 - `python detect.py path/*.jpg`：用于指定格式的图像批量处理
     
  • 基于PyTorch的YOLOv3深度学习模型
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现YOLOv3深度学习目标检测模型，旨在提升实时物体识别精度和效率。 深度学习PyTorch-YOLOv3涉及使用流行的深度学习框架PyTorch来实现YOLOv3目标检测算法。这种方法结合了PyTorch的灵活性与高效性以及YOLOv3快速准确的目标识别能力，适用于多种计算机视觉任务。通过利用预训练模型和大规模数据集进行微调，可以显著提高在特定应用场景中的性能表现。
     
  • 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型
    优质
    本研究提出了一种基于PyTorch框架的深度学习算法，专门用于车辆车道线的精准检测。该模型在大规模道路数据集上进行训练，表现出卓越的性能和鲁棒性。 基于PyTorch的深度学习车道线检测模型包含多个Python文件及一些处理方法，可自行更改以进行学习研究使用。该模型经过测试效果良好，具有较高的检测精度。具体使用方法已在README文档中详细写明，下载后即可直接使用。
     
  • 车辆识别的训练模型
    优质
    简介：本项目致力于开发和优化用于车辆识别的机器学习模型。通过分析大量车辆图像数据，我们旨在提高模型在不同环境条件下的准确性和效率，为智能交通系统提供有力支持。 车辆识别训练模型是一种用于自动识别和分类车辆的机器学习或深度学习模型。该模型通过分析图像或视频中的车辆特征来实现对不同类型的汽车、卡车或其他交通工具进行准确辨识的功能，广泛应用于交通监控、自动驾驶等领域。
     
  • 基于PyTorch的Python深度学习车型识别系统源码及使用指南
    优质
    本项目提供了一个利用PyTorch构建的深度学习模型，专门用于车辆类型识别。文档中详细介绍了如何安装、运行该系统的代码以及参数调整方法。适合研究和开发人员参考使用。 Python基于Pytorch的深度学习车型识别系统源码及使用说明主要包括五个模块：启动器、自定义数据加载器、网络模型、学习率/损失函数调整以及训练可视化。 1. 启动器是项目的入口，通过设置启动参数可以实现灵活多样的启动方式。 2. 数据集对于任何深度学习模型的训练都是必不可少的。为了适应多种类型的数据集，我们设计了一种通用结构来返回数据，并便于网络模型加载和处理。 3. 系统采用残差网络（ResNet-34）作为基础架构，并提供了其他几种不同规模的版本：Resnet-18、Resnet-50、Resnet-101以及Resnet-152。这些不同的结构通过快捷连接大幅减少了参数数量，降低了内存使用量。
     
  • 利用PyTorch进行Python深度学习：CIFAR-10数据集的模型训练
    优质
    本教程详细介绍如何使用PyTorch框架在Python中对CIFAR-10数据集执行深度学习任务，并完成模型训练。 这个项目是我学习Pytorch期间完成的一个简单的CIFAR-10数据集训练模型的实践。每个步骤都有详细的注释介绍，非常适合深度学习初学者下载学习。该项目包含了我用于训练模型的代码、神经网络模型的定义以及测试模型性能的相关脚本，并且大家可以根据自己的需求修改参数进行实验。 具体来说： 1. train.py：这是用来训练模型的主要文件。 2. nn_module.py：包含的是我在项目中使用的神经网络架构的定义。 3. test.py：用于评估和验证已经训练好的模型的表现。 4. images 文件夹内存放了一些测试用的图片样本。 5. myModule_19.pth 是经过20次迭代后得到的一个预训练模型。