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基于PyTorch的深度学习交通警察指挥手势识别项目源码、预训练模型及数据集.zip

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简介：
本项目提供了一个使用PyTorch构建的深度学习解决方案，旨在识别交通警察的手势。其中包括源代码、预训练模型以及相关数据集，便于研究和开发人员进一步探索和应用。 基于深度学习Pytorch框架的交通警察指挥手势识别项目源码、训练好的模型及数据集下载。 该项目旨在通过8种中国交通警察指挥手势进行识别，并使用PyTorch实现。请将以下文件放置在相应目录中： - 训练好的模型参数文件（checkpoint）和生成的骨架（generated），位置为：ctpgr-pytorch/checkpoints 和 ctpgr-pytorch/generated。 - 交警手势数据集，下载后需放在用户指定的位置： - Windows下是C:\Users\用户名 - Linux下是/home/用户名 安装PyTorch及相关依赖，请使用以下命令： ``` # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug ```

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  • 基于PyTorch的深度学习交通警察指挥手势识别项目源码、预训练模型及数据集.zip
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    本项目提供了一个使用PyTorch构建的深度学习解决方案，旨在识别交通警察的手势。其中包括源代码、预训练模型以及相关数据集，便于研究和开发人员进一步探索和应用。 基于深度学习Pytorch框架的交通警察指挥手势识别项目源码、训练好的模型及数据集下载。 该项目旨在通过8种中国交通警察指挥手势进行识别，并使用PyTorch实现。请将以下文件放置在相应目录中： - 训练好的模型参数文件（checkpoint）和生成的骨架（generated），位置为：ctpgr-pytorch/checkpoints 和 ctpgr-pytorch/generated。 - 交警手势数据集，下载后需放在用户指定的位置： - Windows下是C:\Users\用户名 - Linux下是/home/用户名 安装PyTorch及相关依赖，请使用以下命令： ``` # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug ```
     
  • traffic-gesture-recognition: 交通指挥手势识别的代码、模型与数据集
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    traffic-gesture-recognition项目致力于开发用于识别交通指挥手势的技术。该项目包含了实现交通指挥手势识别的相关代码、训练模型以及数据集，有助于提升交通安全和效率。 手势检测数据集的依存关系如下： - 使用张量流autoware_msgs进行跑步操作：运行YOLO2。 命令示例： ``` $ roslaunch cv_tracker yolo2.launch ``` 主要代码执行命令为： ``` $ rosrun traffic_gesture_recognition ros_gesture_detection.py ``` 筛选过程使用以下命令： ``` $ rosrun traffic_gesture_recognition gesture_filter.py ``` 显示调试图像的命令如下： ``` $ rosrun image_view image_view image:=/police_gesture/image_overlay ``` 切换调试映像的服务调用为： ``` $ rosservice call /set_debug data: true $ rosservice call /set_debug data: false ``` 警察检测的命令如下（原文中未提供完整命令，这里保留原样）： ``` $ r ```
     
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及数据集和预训练模型.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN算法和PyTorch框架进行遥感图像滑坡识别的完整代码、相关数据集以及预训练模型，适用于科研与教学。 基于深度学习CNN网络与PyTorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目源码、数据集及训练好的模型压缩包是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计作品，主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计实践。该项目包含了所有必要的代码和资源，并且已经过严格调试以确保能够顺利运行。 此项目旨在帮助正在完成毕业设计的学生以及寻求实战经验的学习者提供一个完整的工作实例，同时也非常适合用作课程作业或者期末大项目的参考案例。
     
  • 基于卷积神经网络的深度学习人脸面部表情识别项目源码及数据集+预训练模型.zip
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    本资源包提供基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目全套代码、数据集和预训练模型，助力研究与应用开发。 使用PyTorch实现基于深度学习卷积神经网络的面部表情识别项目具有以下特点：1. 灵活性：由于PyTorch是一个动态图框架，在运行过程中可以构建并调整计算图，这使得开发者能够更灵活地定义和修改卷积神经网络模型以适应不同的任务。2. 强大的深度学习库支持：该平台提供了多种预训练模型、损失函数及优化器等资源，帮助快速搭建和训练面部表情识别系统，并提升开发效率。3. 数据增强功能：为了提高模型的泛化能力，在有限的数据集上进行有效扩充是非常必要的。PyTorch内置了如随机裁剪、旋转和平移等多种数据增强技术，通过这些变换手段可以增加训练样本的数量与多样性。4. 可视化工具支持：借助TensorBoardX和Visdom等可视化软件，开发者能够实时监控模型的训练状态（例如损失函数的变化及准确率），这有助于更好地理解并调试模型。 项目的实现步骤如下： 1. 数据准备阶段，需要收集包含各种表情的面部图像，并对其进行预处理工作，比如通过数据增强等方式扩充原始样本库。然后将整个集合按照一定比例分为训练集和测试集。
     
  • 基于PyTorch的深度学习手写汉语拼音识别项目源码及完整数据集.zip
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    本资源提供了一个使用PyTorch开发的手写汉语拼音识别项目的完整代码和数据集。该项目旨在通过深度学习技术实现对手写汉字拼音的有效识别，适用于研究与教学用途。 该资源提供了一个使用PyTorch实现的手写汉语拼音识别项目源码及全部数据集（高分项目）。该项目的难度适中，并且所有代码都已通过本地编译，确保可以正常运行。此外，项目的教学内容已经过助教老师的审核，能够满足学习和使用的实际需求。如果有需要的话，用户可以放心下载使用。
     
  • 基于深度学习的口罩识别系统源码及训练模型.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术的口罩识别系统的完整代码和预训练模型。通过使用先进的人脸检测与分类算法，该系统能够高效准确地判断图像中人脸是否佩戴口罩，适用于疫情防控、公共安全监控等多种场景。 基于深度学习的口罩识别检测系统源码在yolov5目录下执行以下代码：`python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt`，执行完毕之后将会输出相关信息，并且可以在runs目录下找到检测后的结果。 按照官方给出的指令，该检测代码功能强大，支持对多种图像和视频流进行检测。具体的使用方法如下： - `python detect.py --source 0`：用于摄像头输入 - `python detect.py file.jpg`：用于图片文件输入 - `python detect.py file.mp4`：用于视频文件输入 - `python detect.py path/`：用于目录下的所有图像进行检测 - `python detect.py path/*.jpg`：用于指定格式的图像批量处理
     
  • 利用Pytorch和CNN进行手势识别的项目及模型训练
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    本项目运用PyTorch框架与卷积神经网络(CNN)技术实现手势识别系统的开发，并进行了详尽的数据集训练以优化模型性能。 在这个基于CNN的手势识别项目中，开发者利用PyTorch这一深度学习框架构建并训练了一个模型，旨在通过图像分析实现对手势的精准识别。 1. **卷积神经网络（CNN）**：CNN是深度学习领域中最常用于图像处理的网络结构。它由卷积层、池化层、激活函数和全连接层等组成。在手势识别中，CNN能自动学习和提取图像中的特征，如边缘、形状和纹理，这对于理解手部的姿势至关重要。 2. **PyTorch框架**：PyTorch提供了一个易用的接口来构建和优化神经网络。它的动态计算图允许开发者在运行时构建模型，在调试和实现复杂逻辑时非常有用。此外，PyTorch还支持自动梯度计算，简化了反向传播过程，使得模型训练更加高效。 3. **数据预处理**：在训练模型之前，原始图像通常需要进行预处理，如归一化、裁剪或缩放，以便适应模型输入的要求。这一步可能会涉及将图像转换为灰度、调整大小以及标准化像素值到0-1区间。 4. **模型架构**：在手势识别的CNN模型中，可能包含多个卷积层和池化层用于特征提取，随后通过全连接层进行分类。模型的深度和宽度可以根据问题复杂性进行调整以达到最佳性能。 5. **损失函数**：训练过程中选择合适的损失函数很重要。对于多分类问题如手势识别，常用的是交叉熵损失函数，它衡量了预测概率分布与实际类别标签之间的差异。 6. **优化器**：PyTorch支持多种优化算法，如随机梯度下降（SGD）、Adam或Adagrad，它们用于更新网络权重以最小化损失函数。选择合适的优化器可以提高模型的收敛速度和性能。 7. **训练过程**：模型训练通常分为多个epoch，在每个epoch中遍历整个数据集一次。在训练过程中会不断调整模型参数，使其逐渐接近最优状态。 8. **验证与测试**：在训练过程中定期使用验证集评估模型性能以防止过拟合，并使用独立的测试集评估模型泛化能力。 9. **模型评估指标**：对于手势识别，常用的评估指标有准确率、精确率、召回率和F1分数。这些指标可以帮助我们了解模型在不同类别的表现。 10. **模型保存与部署**：训练完成后，可以将模型保存为文件以备后续应用。在实际应用中可加载该模型并用其对新的手势图像进行实时识别。 此项目提供了一个完整的示例，涵盖了从数据准备、模型构建、训练、验证到测试的全过程，对于想要学习PyTorch和CNN应用于手势识别的开发者来说是一个极好的学习资源。
     
  • 基于PyTorch的CNN神经网络猫狗识别项目源码、数据集及预训练模型分享
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    这是一个使用PyTorch实现的卷积神经网络(CNN)项目，专注于猫和狗图像分类。该项目包括源代码、数据集以及预训练模型，为机器学习爱好者提供了一个实用的学习资源。 使用PyTorch搭建CNN神经网络实现的猫狗识别项目源代码及数据集需要对train数据集进行训练，以便能够准确地识别给定val数据集中的一张图片是猫还是狗。
     
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及配套资源（含数据集、训练模型和项目文档）.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN技术的Python代码，用于识别遥感图像中的滑坡现象。采用PyTorch框架，并包含所需的数据集、预训练模型以及详细的项目文档。 基于深度学习CNN网络及Pytorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目包括源码、数据集、训练好的模型以及详细的项目说明文档。该项目使用ResNet预训练权重进行初始化，用户需要将该文件放置在model_data文件夹下。 landslide_train.txt 文件每行记录了图片相对路径及其标注框坐标和类别（本例中滑坡的唯一类别用0表示）。 通过运行train.py脚本来启动模型训练。每次迭代生成的新权重会被自动保存到logs文件夹内，这些就是训练过程中产生的模型。理论上来说，经过更多次迭代后得到的模型性能会更优。 在开始训练前，请确保将数据集中的所有图片复制至项目目录下的LandSlide_Detection_Faster-RCNN/LandSlideDataSet/images 文件夹，并且预训练权重文件已放置到model_data文件夹内。
     
  • 基于深度学习YOLOv5及OpenCV的多目标形状识别源码与数据集（含7种不同形状）及预训练模型.zip
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    本资源提供基于YOLOv5框架和OpenCV技术实现的多目标形状识别代码、包含七种形状的数据集以及预训练模型，助力快速进行物体检测研究。 本项目基于深度学习YOLOv5和OpenCV实现多目标形状识别。包含源代码、数据集（7种不同的形状：圆形、矩形、菱形、多边形、五角星、三角形、梯形）以及训练好的模型文件，适用于Python环境，支持Jupyter Notebook。 项目中使用的数据集由作者手动标记完成，虽然数量不多（约200条），但目前对于形状识别的效果已经非常理想。