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基于PyTorch的深度学习性别识别系统Python代码（附带模型和数据集）.zip

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简介：
本资源提供了一个利用PyTorch框架实现的深度学习性别识别系统的完整解决方案，包括源代码、预训练模型及样本数据集。非常适合进行研究与开发使用。 基于pytorch深度学习的男女性别识别系统python源码（含模型+数据集）.zip 该资源内项目代码都经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、老师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该项目可以作为毕业设计、课程设计或者作业使用，并可应用于项目的初期演示。 对于有一定基础的学习者而言，在此基础上进行修改以实现其他功能是可行的，也可以直接用于项目需求中。 欢迎下载并交流探讨，共同进步！

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  • 基于PyTorch的深度学习性别识别系统Python代码（附带模型和数据集）.zip
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    本资源提供了一个利用PyTorch框架实现的深度学习性别识别系统的完整解决方案，包括源代码、预训练模型及样本数据集。非常适合进行研究与开发使用。 基于pytorch深度学习的男女性别识别系统python源码（含模型+数据集）.zip 该资源内项目代码都经过测试运行成功并确认功能正常后才上传，请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、老师或企业员工，也适用于初学者学习进阶。此外，该项目可以作为毕业设计、课程设计或者作业使用，并可应用于项目的初期演示。 对于有一定基础的学习者而言，在此基础上进行修改以实现其他功能是可行的，也可以直接用于项目需求中。 欢迎下载并交流探讨，共同进步！
     
  • 利用Python深度学习进行岩石识别-附带数据集.zip
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    本资源提供基于Python深度学习技术进行岩石图像自动分类的方法及代码，包含用于训练和测试的岩石图像数据集，适合科研与教学使用。 本代码基于Python PyTorch环境编写。 下载后，请查看文件中的requirement.txt以了解如何安装所需环境；您也可以参考相关文档进行设置。 配置好环境之后， 请依次运行以下三个脚本： 1. 01数据集文本生成制作.py 2. 02深度学习模型训练.py 3. 03pyqt_ui界面.py 这些代码对数据集进行了预处理，包括通过在较短边增加灰度背景以使图片变为正方形（如果原图已经是正方形则不会进行此操作），以及旋转角度来增强数据集。 运行第一个脚本时，会读取每个类别文件中的图像路径及对应的标签； 第二个脚本将使用训练和验证集合的txt文本开始模型训练，并在完成后保存至本地。
     
  • 基于OpenCV、ImageAI和TensorFlow的智能动漫人物识别系统——深度学习方法（附Python代码与模型源码）+数据集
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    本项目构建了一个利用OpenCV、ImageAI及TensorFlow的智能动漫人物识别系统，采用深度学习技术，并提供详细的Python代码、预训练模型和相关数据集。 该项目利用爬虫技术获取图片，并使用OpenCV库对图像进行处理，识别并切割出人物脸部，形成了一个用于训练的数据集。通过ImageAI进行模型训练，最终实现了动漫人物的识别功能。同时开发了一个线上Web应用，方便用户体验和使用该模型。 项目运行环境包括爬虫、模型训练及实际应用运行环境。具体需要安装Python3.6、Selenium3.0.2、TensorFlow以及lmageAl等软件包。 该项目包含四个模块：数据准备、数据处理、模型训练与保存，以及模型测试。其中的数据集可以从百度网站通过爬虫获取，或直接从工程文件中的data文件夹中获得；使用OpenCV和预训练的动漫人物脸部识别模型lbpcascade_animeface来裁剪图片中的人脸用于后续的模型训练；每次完成模型训练后会输出一个.h5文件及对应的.json配置文件。
     
  • 基于PyTorch的Python深度学习车型识别系统源码及使用指南
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    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。
     
  • 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
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    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！
     
  • 基于传统与深度学习方法的意图识别Python代码及数据集.zip
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    本资料包包含了一系列用于实现和测试基于传统机器学习算法以及深度学习技术的意图识别系统的Python代码和相关训练数据。通过整合多种特征提取技术和模型架构，该资源旨在为研究者和开发者提供一个全面的平台，以探索和完善自然语言处理任务中的意图理解能力。 【资源介绍】 本项目提供了基于传统方法和深度学习方法的意图识别Python源码、数据集及项目说明。 快速开始 --- **数据集** - ATIS：英文数据集，包含4978条训练样本和888条测试样本，共22个类别。 - SNIPS：英文数据集，包括13784条训练记录和700条测试记录，涉及7个类别。 **传统方法实现** - SVM ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - LR（逻辑回归） ``` python -u train.py -dd {日期} ``` - Stack-Propagation ``` python -u train.py -dd {日期} ``` **Bi-model with decoder** ``` python -u train.py ``` **深度学习方法实现** - Bi-LSTM（双向长短时记忆网络） ``` python -u train.py ``` - JointBERT ``` python -u main.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` - ERNIE ``` python -u train.py --task {日期} --model_dir {模型目录} ``` **测试** 在测试阶段，会输出训练时间等信息。
     
  • 基于深度学习的年龄与性别识别模型研究
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    本研究聚焦于开发一种基于深度学习技术的高效能年龄和性别识别系统。通过分析面部特征数据，优化神经网络结构，提高模型在多场景下的准确性和鲁棒性。 基于Caffe的年龄和性别识别模型包括训练集和验证集列表文件，这些文件可以从GitHub上的相关项目下载。该项目位于https://github.com/GilLevi/AgeGenderDeepLearning。不过，为了遵守要求，这里不提供具体的链接地址，请自行搜索获取相关信息。
     
  • Python毕业设计：基于深度学习的水果识别系统（含源码、文档、数据集及模型）.zip
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    本项目为Python毕业设计作品，开发了一套基于深度学习技术的水果识别系统。内附完整源代码、详细文档、训练数据集以及预训练模型，旨在帮助学习者深入理解图像分类与深度学习的应用实践。 该项目是个人毕业设计的源代码包，评分高达97分，并经过严格调试确保可以正常运行。您可以放心下载使用。此资源主要适用于计算机相关专业的学生或从业人员，同样适合用于期末课程设计、大作业及毕业项目等场景。该文件包含完整的Python深度学习水果识别系统源码、详细文档说明、数据集以及训练好的模型。
     
  • 基于深度学习的贫困学生识别系统Python源码.zip
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    本资源提供一个基于深度学习算法的贫困学生识别系统的Python实现代码。该系统能够从多维度数据中自动识别潜在的贫困学生群体，旨在帮助教育机构精准资助和援助有需要的学生。 该资源包括项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，作为参考资料学习借鉴。如果需要实现其他功能，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。基于深度学习的贫困生认定系统源码（python）.zip