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基于机器学习的物体识别训练数据与源代码 Recognition-master

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简介：
Recognition-master项目包含用于机器学习中物体识别任务的训练数据集及相应源代码。通过深度学习模型优化算法实现高效准确的对象检测与分类，促进人工智能领域应用发展。 基于Python+OpenCV+CNN的人脸识别的学习示例可以实现物体分类，并对新物体进行类别识别。

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  • 基于机器学习的物体识别训练数据与源代码 Recognition-master
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    Recognition-master项目包含用于机器学习中物体识别任务的训练数据集及相应源代码。通过深度学习模型优化算法实现高效准确的对象检测与分类，促进人工智能领域应用发展。 基于Python+OpenCV+CNN的人脸识别的学习示例可以实现物体分类，并对新物体进行类别识别。
     
  • 动物数据集与动物分类识别训练代码（Pytorch）
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    本项目提供了一个基于Pytorch框架的动物分类识别系统，包含丰富的动物图像数据集及详细的训练代码，适用于深度学习研究和应用开发。 基于ResNet18的动物分类识别系统在Animals90数据集上进行训练，在该数据集中支持对90种不同的动物类别进行识别。经过训练后，模型在训练集上的准确率达到了约99%，而在测试集上的准确率为大约91%。同样地，在较小规模的Animals10数据集上，系统也展示了极高的性能表现：在训练阶段达到接近完美的准确性（约为99%），而验证阶段则保持了较高的精确度水平（约为96%）。此外，该分类识别框架还支持多种不同的骨干网络模型配置选择，包括但不限于googlenet、resnet[18,34,50]、inception_v3和mobilenet_v2等。
     
  • 基于CRF的中文命名实体识别代码及训练数据
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    本项目提供了一套基于条件随机场（CRF）模型的中文命名实体识别系统及相关训练数据集，旨在促进自然语言处理领域的研究与应用。 中文命名实体识别基于条件随机场（Conditional Random Field, CRF)的NER模型 数据集使用的是ACL 2018论文《Chinese NER using Lattice LSTM》中收集的简历数据，数据格式如下：每一行由一个字及其对应的标注组成，采用BIOES标注体系。句子之间用空行隔开。 ``` 美 B-LOC国 E-LOC的 O华 B-PER莱 I-PER士 E-PER我 O跟 O他 O谈 O笑 O风 O生 O ``` 该数据集位于项目目录下的`data`文件夹里。 运行结果的具体输出可以查看`output.txt`文件。在评估模型时，会打印出精确率、召回率、F1分数值以及混淆矩阵等信息。 环境配置方面，请先安装依赖项： ```shell pip3 install -r requirement.txt ``` 完成之后，可以通过以下命令训练和测试模型： ```shell python3 main.py > output.txt ```
     
  • 基于Caffe框架的深度学习物体识别源码
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    本项目是基于Caffe深度学习框架开发的一套物体识别系统源代码，旨在帮助用户快速搭建和训练高效的图像识别模型。 基于Caffe框架的物体识别代码可用于超市水果和蔬菜的自动识别，并可连接电子秤实现自助称重功能。
     
  • 数据分析训练营：抗癌药物与机器学习（UCI）
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    本课程为加州大学 Irvine 分析训练营系列之一，专注于利用机器学习技术在抗癌药物研发中的应用，适合对生物信息学和数据科学感兴趣的学员参加。 Pymaceuticals, Inc. 是一家专注于抗癌药物研发的新制药公司。最近，该公司开始筛选治疗鳞状细胞癌（SCC）的潜在疗法，这是一种常见的皮肤癌症类型。根据他们对近期药物疗效的研究分析，Capomulin、Ramicane、Ketapril、Naftisol、Zoniferol、Stelasyn、Placebo、Infubinol、Ceftamin 和 Propriva 这些药物被纳入了评估范围。基于相关数据可视化结果，Capomulin 和 Ramicane 在减小肿瘤体积方面表现出显著效果，在完成研究后，Capomulin 的平均肿瘤大小最低。此外，还观察到小鼠体重与肿瘤大小之间存在合理关联性；然而这种关联对目前的研究发现没有产生影响。
     
  • 植物保护中的病虫害识别：基于YOLOv5的深度学习训练数据集
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    本研究构建了一个用于植物保护的病虫害识别的数据集，并采用YOLOv5模型进行深度学习训练，以提高农作物病虫害检测与预防效率。 植物保护-深度学习-YOLOv5病虫害识别训练数据集旨在为农业科技领域的研究人员提供强大的工具，以改进病虫害的检测与管理工作。该数据集包含10,000张高清图像，覆盖了十几种常见的植物病虫害，并且每一张图片都经过专业标注，确保了高质量和准确性。 为了进一步提高模型的泛化能力和鲁棒性，对训练数据进行了多种增强处理，包括随机旋转、翻转、缩放及裁剪等操作。这种处理方式扩大了训练集的数据多样性，使模型能够学习到更多特征，在实际应用中表现更佳。 此数据集适用于YOLOv5深度学习框架，这是一种高效的目标检测算法，可以实时识别和定位图像中的病虫害。通过使用该数据集，研究者们能对YOLOv5进行训练与优化，并在早期发现及防治病虫害方面发挥重要作用。 植物保护-深度学习-YOLOv5病虫害识别训练数据集的推出不仅推动了农业科技的进步，还帮助农民更有效地管理作物健康、减少农药使用量以及促进环境可持续发展。
     
  • 深度学习在花卉数据集上的分类与识别及训练代码
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    本项目聚焦于运用深度学习技术对花卉图像进行高效准确的分类和识别，包括模型构建、训练优化及开源代码分享。 本资源包含了一份花卉数据集和一份花卉识别模型的训练代码。花卉数据集一共包含了47,770张图片，分为24类，每一类包含了大约2500张图片，图片尺寸为224x224。分类训练代码用于训练花卉识别模型，并内置了多种主流的图像分类模型，例如VGG系列、ResNet系列、Inception系列和MobileNet系列等。
     
  • 基于OpenCV和机器学习的摄像头实时数字识别（含完整代码、数据集及预训练模型）
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    本项目利用OpenCV与机器学习技术实现实时摄像头图像中的数字自动识别。包含源代码、训练数据及预训练模型，便于快速上手实验与二次开发。 基于OpenCV与机器学习的摄像头实时识别数字项目包含完整代码、数据集及训练好的模型。该项目具有高达95%的识别准确率，并且代码注释详尽，易于理解，可以直接运行使用，无需任何门槛。
     
  • 基于CNN的车牌训练与识别Python源码
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    本项目提供了一套使用Python编写的基于卷积神经网络(CNN)技术实现的车牌训练及识别系统源代码。通过深度学习方法有效提升车牌图像处理能力，适用于多种复杂环境下的车牌自动识别任务。 使用Tensorflow框架，并基于CNN的Python源码实现车牌训练和识别。
     
  • 二维码信息的Halcon学习与识别训练
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    本课程专注于使用Halcon软件进行二维码的信息处理、学习和识别技术训练，旨在提升学员在图像处理领域的专业技能。 使用Halcon学习训练识别二维码信息适用于多种类型二维码。通过绘制要识别的区域进行学习训练，并生成对应类型的模型。该方法能够方便快捷地处理模糊不清或残缺等复杂情况，同时具备动态阈值分析功能。