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基于深度学习的物体图像识别(含完整代码、数据集及报告).rar

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简介:
本资源提供了一个全面的项目文件,涵盖使用深度学习技术进行物体图像识别的研究。其中包括详细的实验报告,完整的源代码以及训练模型所需的数据集,旨在帮助研究者和开发者深入理解与应用基于深度学习的图像识别方法。 本小组的研究课题是基于深度学习的图像识别技术。我们的目标是对大量图片数据进行有效学习,并实现精准识别。在研究过程中,我们测试了多种分类模型并比较预测结果,计算准确率以优化预测方法,力求找到最高效的机器智能识别方案。 我们在Python开发环境中使用scikit-learn标准库和PIL(Python Imaging Library)图像处理库开展这项课设工作。其中PIL用于批量读取图片特征值,而scikit-learn则用来构建分类模型。最后我们利用matplotlib展示最终的比较结果。

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  • ).rar
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    本资源提供了一个全面的项目文件,涵盖使用深度学习技术进行物体图像识别的研究。其中包括详细的实验报告,完整的源代码以及训练模型所需的数据集,旨在帮助研究者和开发者深入理解与应用基于深度学习的图像识别方法。 本小组的研究课题是基于深度学习的图像识别技术。我们的目标是对大量图片数据进行有效学习,并实现精准识别。在研究过程中,我们测试了多种分类模型并比较预测结果,计算准确率以优化预测方法,力求找到最高效的机器智能识别方案。 我们在Python开发环境中使用scikit-learn标准库和PIL(Python Imaging Library)图像处理库开展这项课设工作。其中PIL用于批量读取图片特征值,而scikit-learn则用来构建分类模型。最后我们利用matplotlib展示最终的比较结果。
  • 人脸系统(,适合毕业设计)
    优质
    本项目为基于深度学习的人脸识别系统,提供详尽代码、训练数据与研究报告,特别适用于本科或研究生毕业设计。 本段落探讨了基于深度学习的人脸识别技术,并利用该研究设计了一套拍照签到与网课在线检测系统。人脸识别过程包括人脸检测、人脸对齐及人脸验证三个步骤。在进行人脸检测时,采用LFFD算法实现快速且准确的活体检测和人脸识别,以适应网课场景的需求;同时使用DSFD算法确保高精度的人脸识别结果,满足拍照签到的应用需求。对于人脸对齐阶段,则选择了一种基于五个关键点的快速、简便方法来完成。最后,在人脸验证环节中采用了最新的SeetaFace6算法,并具备口罩检测功能。
  • 猫狗一键运行功能)
    优质
    本项目采用深度学习技术进行猫狗图像分类,提供完整代码、标注数据集以及一键式运行工具,助力快速实现模型训练与测试。 基于深度学习的图像识别:猫狗图像分类 1. 构建卷积神经网络训练模型,并进行模型预测与评估,包括accuracy_score、precision_score、recall_score和f1_score四个指标。 2. 使用迁移学习技术,构建预训练的mobilenet_v2模型。 3. 资源包含完整代码及数据集。 4. 输出可视化混淆矩阵。
  • 机器自动音乐生成().rar
    优质
    本资源提供了一个集成了机器学习和深度学习技术的自动音乐生成系统,包括源代码、详细文档和实验报告。 软件的主要功能是在最少的人为干预下创作一首短曲并播放。现有的音乐生成器大多基于Simple RNN和谷歌开发的WaveNet模型实现,但由于这些模型的局限性,使用它们生成的音乐往往同质化严重、听感欠佳。为了改进这一问题,并提高生成音乐的质量,我们计划在软件的核心部分采用LSTM(长短期记忆网络)模型。
  • 表格系统(Flask界面)
    优质
    本项目开发了一个基于深度学习技术的表格识别系统,并提供了完整的代码以及用户友好的Flask界面。该系统利用先进的机器学习模型自动解析和提取图像中的表格数据,极大提高了数据处理效率与准确性。 本段落档内容基于深度学习的表格识别系统,并使用PaddleOCR框架实现相关算法的应用。首先,研究数据表格信息识别技术并深入理解基于PaddleOCR的表格识别算法;随后验证该框架在文本检测、文本识别及表格结构预测方面的有效性;最后通过Flask开发框架设计和实现一个完整的表格识别系统,以达到深度学习技术和信息系统相结合的目标,并完成系统的开发。
  • 中文语音系统(毕业设计资料).zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的基于深度学习的中文语音识别系统的实现方案,包括源代码、技术报告和毕业设计文档。适合研究与学习使用。 该系统实现了基于深度框架的语音识别中的声学模型和语言模型建模,其中声学模型包括CNN-CTC、GRU-CTC、CNN-RNN-CTC,语言模型包含transformer、CBHG。数据集包含stc、primewords、Aishell以及thchs30四个数据集。 本项目现已训练一个迷你的语音识别系统。将项目下载到本地后,可以下载 thchs 数据集并解压至 data 文件夹中,然后运行 test.py 脚本段落件。如果一切正常,该系统能够进行语音识别,并输出如下结果: 文本结果:lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xian1 huo2 xiu4 mei4 shi1 yi4 ang4 ran2 原文结果:lv4 shi4 yang2 chun1 yan1 jing3 da4 kuai4 wen2 zhang1 de di3 se4 si4 yue4 de lin2 luan2 geng4 shi4 lv4 de2 xi
  • 手势.zip
    优质
    本资料包含一份关于手势识别技术的研究报告和对应的深度学习源代码。通过分析多种深度学习模型在手势识别中的应用效果,为相关研究提供参考与实践指导。 1. 使用AlexNet卷积神经网络实现手势识别。 2. 详细列出所需Python库的版本信息。 3. 提供课程报告和源文件,可以直接使用。 4. 希望能帮到大家嘿嘿。
  • Caffe框架
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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。