Advertisement

手写数字识别技术的研究与实现——基于PyQt5、卷积神经网络及MNIST数据集

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

简介：
本项目旨在研究并实现手写数字识别技术，采用Python下的PyQt5框架搭建用户界面，并利用卷积神经网络和MNIST数据集进行模型训练与优化。 本研究探讨了基于卷积神经网络的手写数字识别技术，并使用Pyqt5、CNN及MNIST数据集实现了手写数字识别功能。相关代码包括用于模型训练和保存参数的MNIST_tf.py文件，绘制手写数字画板用的MyMnistWindow.py文件以及需要运行的主程序main.py。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 手写数字识别技术的研究与实现——基于PyQt5、卷积神经网络及MNIST数据集
    优质
    本项目旨在研究并实现手写数字识别技术，采用Python下的PyQt5框架搭建用户界面，并利用卷积神经网络和MNIST数据集进行模型训练与优化。 本研究探讨了基于卷积神经网络的手写数字识别技术，并使用Pyqt5、CNN及MNIST数据集实现了手写数字识别功能。相关代码包括用于模型训练和保存参数的MNIST_tf.py文件，绘制手写数字画板用的MyMnistWindow.py文件以及需要运行的主程序main.py。
     
  • 基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别
    优质
    本研究采用卷积神经网络技术对手写数字图像进行分类和识别，针对经典的MNIST数据集进行了实验分析与性能优化。 卷积神经网络可以用于实现MNIST手写数字的识别任务。
     
  • 基于卷积神经网络的手写数字MNIST识别
    优质
    本项目采用卷积神经网络技术对经典的MNIST手写数字数据集进行分类和识别研究，旨在探索深度学习在图像处理领域的应用效果。 本代码是基于卷积神经网络的MNIST手写体识别。
     
  • 基于卷积神经网络的MNIST手写数字识别
    优质
    本项目采用卷积神经网络技术对MNIST数据集中的手写数字进行分类与识别，旨在验证CNN在图像处理领域的有效性。 使用卷积神经网络实现MNIST手写数字识别，并附带数据集。该项目基于TensorFlow框架进行开发。
     
  • 基于Pytorch的MNIST手写数字识别卷积神经网络实现
    优质
    本项目使用Python深度学习框架PyTorch构建了一个卷积神经网络模型，专门用于识别MNIST数据集中的手写数字。通过优化算法和网络结构调整，实现了高精度的手写数字分类功能。 使用Pytorch实现前馈神经网络（FNN）和卷积神经网络（CNN），基于MNIST数据集进行训练测试，以实现手写数字识别功能，并且可以自定义28*28的图片来进行测试。
     
  • 基于BP与卷积神经网络的MNIST手写数字识别
    优质
    本研究采用BP和CNN两种深度学习模型进行MNIST数据集的手写数字识别，并对比分析各自性能。实验结果表明，CNN在准确率上优于传统BP网络。 本段落研究了基于BP神经网络和卷积神经网络的手写数字识别技术。使用10,000张已标记的28*28像素大小的手写数字图片进行实验，其中9,000张用于训练模型，剩余1,000张作为测试集以评估模型性能。 对于BP神经网络，采用了多种特征提取方法：逐像素法、数字骨架特征（包括粗网格特征、笔画密度、外轮廓和像素百分比）以及主成分分析。这些方法得到的特征信息被用作输入进行训练。 实验在Matlab环境中完成，通过编程分别对训练样本进行模型训练，并使用测试集评估识别效果，获得分类结果及准确率。最后比较了两种网络结构的表现以确定其优劣性。
     
  • 利用CNN卷积神经网络识别MNIST手写数字数据集
    优质
    本研究采用CNN卷积神经网络技术，针对MNIST手写数字数据集进行深度学习训练与模型优化，实现高效精准的手写数字识别。 基于CNN卷积神经网络识别MNIST手写数据集的所有源码包括误差反向传播实现的各种层以及加载MNIST数据集的方法。
     
  • 基于MNIST数据集的数字识别手写神经网络实现
    优质
    本项目通过构建深度学习模型，利用MNIST数据集训练手写数字识别的神经网络，实现了高精度的手写数字自动分类与识别。 MNIST数据集可以自行下载并解压后放到项目文件里。 代码如下: # encoding:utf-8 #神经网络实现数字识别 import struct import sys from datetime import datetime from fcn import Network def transp： 这段文字已经按照要求去除了所有链接，并且尽量保留了原意。
     
  • 基于卷积神经网络的手写数字识别实现
    优质
    本研究探讨了利用卷积神经网络技术进行手写数字识别的方法与实践，通过深度学习模型优化提高了识别准确率。 本段落介绍了使用卷积神经网络实现手写数字识别训练模型及可视化的方法，并探讨了支持向量机与贝叶斯分类器在相同任务中的应用。此外，文档还详细描述了如何从MNIST数据集中提取28*28像素的手写数字图片，并提供了相应的代码和长达25页的作业报告。
     
  • 基于神经网络的手写数字识别（MNIST数据集）
    优质
    本项目利用深度学习技术，采用神经网络模型对MNIST手写数字数据集进行训练与测试，实现高精度的手写数字自动识别。 项目包含两个Python文件（mymnist.py 和 testmnist.py）以及一个HDF5格式的权重文件（mnist_weights.h5）。其中，mymnist.py用于训练模型；testmnist.py用于测试，运行后会出现一个黑色界面，在黑屏上用鼠标左键写字，右键确认并进行识别。被识别出的数字会在终端显示出来。预训练好的模型存储在名为mnist_weights.h5的文件中（尽管这个模型仍有改进空间）。使用的开发环境是Python 3.10、TensorFlow 2.10.0；硬件配置包括RTX3050 GPU，CUDA版本为11.7，cuDNN版本v8.5.0；NVIDIA-SMI 版本号为517.20。