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PPYOLOE:遥感场景下的小目标检测与部署

用PP-YOLOE Smalldet检测模型进行遥感小目标检测,并实现高性能Python部署。

#目标检测#计算机视觉#深度学习
从OCR到(旋转)目标检测:四点标注转VOC和roLabelImg

PPOCRLabel或PPOCR预测结果的4点标注,转目标检测VOC和旋转目标检测roLabelImg数据格式解决方案

#目标检测#计算机视觉#人工智能 +1
【论文解读】SAHI:针对小目标检测的切片辅助超推理库

当数据集中大部分目标均极小的情况下,使用SAHI可以进一步提高检测精度,并且它可以应用在任何现有的目标检测网络上。

#目标检测#计算机视觉#人工智能
基于RT-DETR-X的VisDrone数据集目标检测与应用

本项目为黑客松比赛贡献产业开源项目,基于RT-DETR-X模型对航拍图像检测,满足实际应用要求

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#目标检测#人工智能#计算机视觉
【C4】基于深度学习的船舶腐蚀检测与评估

为满足船舶腐蚀检测及评估自动化、智能化的需求,本项目依托PaddlePaddle深度学习框架,选择检测效果较好的模型检测船舶腐蚀,利用腐蚀率对船舶腐蚀进行评估,并开发了船舶腐蚀检测与评估系统。

#深度学习#人工智能
基于目标检测的番茄采摘模型

转自AI Studio,原文链接:​​​​​​【AI Workshop】PaddleDetection番茄目标果检测 - 飞桨AI Studio1、项目内容随着日常饮食的逐渐丰富,以番茄为原料的食品种类也在不断地增多。在当下劳动力日渐匮乏的时代,人工采摘番茄耗时耗力,生产成本很高,应大力发展智能采摘设备,提高采摘效率。针对番茄采摘过程中,番茄果实目标识别不准确以及无法对番茄串采摘点定位的问题,开展

#paddlepaddle#人工智能
Python机器学习数据建模与分析——Numpy和Pandas综合应用案例:空气

Python作为一款面向对象、跨平台并且开源的计算机语言,是机器学习实践的首选工具。入门Python机器学习应从了解并掌握Python的Numpy、Pandas、Matplotlib包开始。学习Python和完成机器学习实践的有效途径是:以特定的机器学习应用场景和数据作为出发点,沿着由浅入深的数据分析脉络,以逐个解决数据分析实际问题为目标,逐步展开对Python的学习和机器学习的实践。

#pandas#python#机器学习
第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛:疫情背景下的周边游需求图谱分析-国二方案分享

第十届“泰迪杯”数据挖掘挑战赛C题-疫情背景下的周边游需求图谱分析-微信公众号文章分类,研究生组二等奖

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#数据挖掘#人工智能#知识图谱
python机器学习数据建模与分析——pandas中常用函数总结

本文主要对数据建模与分析中常使用到的pandas内置函数进行总结分析,以此来熟悉数据建模与分析的流程。

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#pandas#python#机器学习
2022 CCF BDCI 大赛之Web攻击检测与分类识别

基于paddleNLP和jieba做文本分类任务,分数在0.949左右

#前端#分类#python
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