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摘要： 項目地址：MobileNetV3-for-leaf 項目背景： 早期曾在嵌入式設(shè)備 RV1106 上實現(xiàn)過植物病害識別模型，但由于設(shè)備性能與數(shù)據(jù)集限制，識別效果一般。本項目基于更完善的數(shù)據(jù)與資源，重新使用 MobileNetV3 小型結(jié)構(gòu)從頭訓(xùn)練，識別三類病害，20 個 epoch 后模型驗證準(zhǔn)確率 閱讀全文

摘要： FCN語義分割算法原理與實戰(zhàn) 本文若有舛誤，尚祈諸君不吝斧正，感激不盡。 前提概要：所使用的材料來源 對應(yīng)視頻材料：FCN語義分割 雖然可能比較簡單但是奠定了使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做語義分割任務(wù)的基礎(chǔ)。 語義分割：輸入圖片，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)模型，輸出原始圖片對應(yīng)像素的類別。 FCN語義分割算法原理 主流常見的計算 閱讀全文

摘要： QRSuperResolutionNet：一種結(jié)構(gòu)感知與識別增強的二維碼圖像超分辨率網(wǎng)絡(luò)（附代碼解析） 趁著 web開發(fā)課程 期末考試前夕，寫一篇博客。{{{(>_<)}}} 將我最近所做的工作整理一下，同時該工作已經(jīng)寫成論文，已被ei檢索會議錄取~~~ 最近，我一直在回味過去這兩三個月的項目經(jīng)歷， 閱讀全文

摘要： 從車道檢測項目入門open cv 前提聲明：非常感謝b站up主 嘉然今天吃帶變，感謝其視頻的幫助。同時希望各位大佬積積極提出寶貴的意見。😊😊😊(?´?`?)(●'?'●)╰(°▽°)╯ github地址：https://github.com/zhongzhengli13/openCV_Lane 閱讀全文

摘要： 學(xué)習(xí)與反思 主要是記錄自己遇到的問題以及踩的坑 同時歡迎各位大佬，給我提出意見，我一定會好好吸取。_ 準(zhǔn)確率只有0.1左右？（or 很低） 有可能是因為權(quán)重沒有初始化（不一定是必要的） 或者學(xué)習(xí)率設(shè)置的問題，可能設(shè)置的太大了，試著調(diào)小一些 如何區(qū)分驗證集和測試集？ 訓(xùn)練集 （訓(xùn)練階段） 用于構(gòu)建我們 閱讀全文

摘要： 聲明：根據(jù)ppt以及子豪哥的講解，同時含有自己的一些理解，逐漸構(gòu)成的該部分文章。若有哪里有問題，歡迎各位積極提出寶貴的意見，謝謝大家。 十分感謝cs231n的課程老師以及b站up主：同濟子豪兄 1.概述 圖像分類，物體檢測。 宗旨： 2.圖像分類：kNN與線性分類器 圖像分類：只要檢查出對應(yīng)物體的類 閱讀全文

摘要： Gan網(wǎng)絡(luò) 生成器和判別器是亦敵亦友的關(guān)系 對于生成模型，損失函數(shù)很難定義->所以我們可以將生成模型的輸出交給判別模型進(jìn)行處理，來分辨好壞。 生成器的損失是通過判別器的輸出來計算的，而判別器的輸出是一個概率值，我們可以通過交叉熵計算。 x：表示真實圖片；z：表示輸入G網(wǎng)絡(luò)的噪聲；G(z)：表示G網(wǎng)絡(luò) 閱讀全文

摘要： GitHub 對文件大小有限制，超過 100 MB 的文件無法直接推送到倉庫中。 解決思路： 使用 Git Large File Storage (Git LFS) 來管理大文件 不上傳對應(yīng)的大文件 使用Git LFS： 1. 安裝 Git LFS 首先，你需要安裝 Git LFS。可以按照以下步驟 閱讀全文

摘要： 我從pycharm上傳項目時，遇到的問題： 以下是一些解決思路： 這個錯誤提示表明，你在嘗試將本地代碼推送到遠(yuǎn)程倉庫時，遠(yuǎn)程倉庫中已經(jīng)包含了你本地尚未獲取的更改。換句話說，遠(yuǎn)程倉庫的代碼比你的本地代碼更新。Git 為了防止沖突，拒絕了你的推送操作。 錯誤原因 這種情況通常發(fā)生在以下幾種場景中： 其他 閱讀全文

摘要： 在我們跑深度學(xué)習(xí)的時候，繞不開的一定是gpu顯卡，但是如何檢測是否使用gpu那？下面我講提供一段代碼，可以檢測自己是否開啟了gpu或含有g(shù)pu。 import torch # 檢查是否支持 CUDA（即是否有可用的 NVIDIA GPU） flag = torch.cuda.is_available 閱讀全文