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VGG网络的CIFAR10演示示例

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简介:
本示例展示如何使用经典的VGG架构在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。通过简洁明了的代码实现深度卷积神经网络模型构建、训练及评估,适合初学者快速入门计算机视觉领域。 VGG网络在CIFAR10数据集上的演示展示了该模型如何处理图像分类任务。通过使用预定义的卷积神经网络结构,可以在较小的数据集中实现高效的训练与应用。这种示例通常用于教学目的以及研究中作为基准性能比较的基础。

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客服
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  • VGGCIFAR10
    优质
    本示例展示如何使用经典的VGG架构在CIFAR-10数据集上进行图像分类任务。通过简洁明了的代码实现深度卷积神经网络模型构建、训练及评估,适合初学者快速入门计算机视觉领域。 VGG网络在CIFAR10数据集上的演示展示了该模型如何处理图像分类任务。通过使用预定义的卷积神经网络结构,可以在较小的数据集中实现高效的训练与应用。这种示例通常用于教学目的以及研究中作为基准性能比较的基础。
  • TSN调试
    优质
    本视频为TSN(时间敏感网络)技术的实际应用展示,详细讲解并演示了TSN网络配置和调试过程中的关键步骤与技巧。 1. MAC层调试示例程序2 2. 具备发送时间戳、接收时间戳功能,并能统计单帧延迟。 3. 能够记录历史最大接收延迟。 4. 配备日志记录功能。 5. 优化后的代码路径为:recipes-apps\gptp\files\Open-AVB\examples\tsn_listener\ 和 recipes-apps\gptp\files\Open-AVB\examples\tsn_talker\ 6. 使用者需要具备一定的TSN知识基础,才能理解此示例程序并从中受益。
  • 深度残差
    优质
    本项目通过实现和分析深度残差网络的经典架构,旨在为研究者提供一个直观理解与实验ResNet模型性能的平台。 这是一个VS项目,代码难度并不高,使用的是TensorFlow原生的代码。该项目是本人毕业设计的一部分,其功能是从文件夹读取图片并以批次形式处理这些图片,然后利用深度残差网络进行训练,并保存模型。压缩包中还包含了一些测试代码。由于本项目涉及文字识别任务,因此预处理步骤主要针对文本数据进行了优化。样本集可以在其他地方获取。欢迎各位同学尝试使用!
  • VGG-CIFAR10模型
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    简介:VGG-CIFAR10模型是基于VGG网络架构,在CIFAR-10数据集上进行训练和优化的卷积神经网络模型,广泛应用于图像分类任务。 使用Pytorch实现VGG模型在CIFAR10数据集上的测试,并提供了包含完整训练和测试输出数据的ipynb文件。
  • 一维卷积神经
    优质
    本示例演示如何使用一维卷积神经网络处理序列数据,如时间序列或文本。通过简单的代码实现,展示模型构建、训练及评估过程。 1维CNN示例代码可以在本地运行。这是初学者写的代码,规范性有待提高。
  • 大华摄像头视频
    优质
    本视频为大华网络摄像头使用示范,展示了其高清监控、远程查看及移动设备访问等功能,适用于家庭安全和商业防护。 基于NetSDK Java后端实现将大华摄像机的码流转发至前端。
  • Qt 编程中 QWebSocketServer 和 QWebSocket 客户端
    优质
    本示例展示如何使用Qt框架中的QWebSocketServer和QWebSocket进行网络通信。通过创建一个简单的Websocket服务器与客户端,演示实时双向数据传输的实现方法。 提供一个使用Qt进行网络编程的示例代码,包括QWebSocketServer和QWebSocket客户端及服务器端的演示程序。该示例内部包含详细的代码解析,通过点击按钮即可轻松理解其工作原理与逻辑结构。
  • 海康威视摄像头Delphi调用
    优质
    本视频展示了如何使用Delphi编程语言来调用和操作海康威视网络摄像头的相关功能,为开发者提供了一个直观的学习案例。 海康威视网络摄像头系列调用demo示例展示了如何使用该公司的摄像头进行编程应用。这些示例通常包括代码片段和技术文档,帮助开发者更好地理解和集成海康威视的设备到他们的项目中。
  • 基于ROS1海康摄像头驱动
    优质
    本示例展示了如何在ROS1平台上配置和使用海康网络摄像头。通过简单步骤实现视频流传输与处理,为机器人视觉应用提供基础支持。 在Ubuntu系统上基于ROS1实现对海康网络摄像头的调用,并以Topic的形式实时发布获取的图像信息。
  • Unity格导航
    优质
    本示例展示如何在Unity中利用网格进行高效的AI角色路径规划与寻路算法实现,适用于游戏开发中的NPC自动导航。 Unity实现AI自动寻路的网格导航示例Demo简单易懂,适合需要进行任务AI巡航或主角导航的学习参考。