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深度学习之基于Pytorch照片图像转漫画风格网络系统

基于Pytorch的照片转漫画风格网络是一种可用于将真实照片转换为漫画风格的深度学习模型,以下是一个基本的设计介绍:数据准备:收集足够的真实照片和漫画图像,用于训练模型。照片应涵盖不同场景和主题,并尽可能多地涵盖所需的风格。同时,应对图像进行裁剪、缩放和增强等预处理操作。模型构建:使用Pytorch构建深度神经网络模型,该模型应该由两个子网络组成:一个是特征提取网络,另一个是风格化网络。特征提取网

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#python
深度学习之基于Tensorflow银行卡号码识别系统

深度学习基于TensorFlow的银行卡号码识别介绍深度学习在图像识别领域取得了显著的成就,其中基于TensorFlow的银行卡号码识别是一个重要的应用之一。TensorFlow是一个由Google开发的开源深度学习框架,它提供了强大的工具和资源,使得开发者能够轻松构建和训练深度学习模型。通过结合深度学习的强大能力和TensorFlow的优势,银行卡号码识别应用能够更加准确和高效地实现。

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#深度学习#tensorflow#人工智能
深度学习之基于Django+Tensorflow动物识别系统

基于Django和TensorFlow的动物识别系统可以被设计成能够使用深度学习算法自动识别上传的图像中的动物种类,并提供相应的分类结果。该系统的主要组成部分包括:Django框架:作为系统的主要开发框架,用于构建用户界面、处理用户请求,以及与后台服务器和数据库进行交互。TensorFlow:作为深度学习的核心库,用于实现图像的预处理、特征提取和分类模型的训练。图像处理库:用于图像的预处理工作,例

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#深度学习#django#tensorflow
基于机器学习的人脸识别算法的设计与实现

图像检测,顾名思义,就是通过某种算法,把图像中的需要处理那部分图像进行定位与获取。这也是图像识别的最重要的一步。一般都是采用图形分割技术,图形分割技术又与图形的特征提取和图像处理密不可分[4]。图像检测的方法有很多种,这里简单介绍以下几种较常用的方式:1 基于直线检测的方法顾名思义,通过检测图像中的直线(通常是图像周围的所有边缘)来识别直线。通常使用的检测方法是霍夫变化和其他方法。原理是按形状查找

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#机器学习#算法#人工智能
深度学习之基于YoloV3杂草识别系统

深度学习在图像识别领域已经取得了显著的成果,其中基于YOLO(You Only Look Once)的视觉目标检测算法在杂草识别方面也得到了广泛的应用。下面我们将介绍一个基于YOLOV3的杂草识别系统。一、系统架构数据预处理:对图像进行预处理,包括图像大小调整、色彩空间转换、噪声去除等。特征提取:使用深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取,这里我们使用YOLOV3模型。目标检测:使用提取的特征进

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#深度学习#目标跟踪
基于深度学习yolov5实现安全帽人体识别工地安全识别系统-反光衣识别系统

实现安全帽人体识别工地安全识别系统需要使用深度学习技术,特别是YOLOv5算法。下面是对基于YOLOv5实现安全帽人体识别系统的介绍:背景和目标:安全帽人体识别系统是一种用于工地安全监控的智能系统,旨在检测工人是否佩戴安全帽并识别出人体。通过实时监测工人的安全状况,该系统可以及时发现安全隐患并采取相应措施,从而降低事故发生率。技术原理:YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法,可以实时检测和识

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#深度学习#安全
深度学习-基于机器学习的语音情感识别系统的设计

语音识别在现实中有着极为重要的应用,现在语音内容的识别技术已日趋成熟。当前语音情感识别是研究热点之一,它可以帮助AI和人更好地互动、可以帮助心理医生临床诊断、帮助随时随地高效测谎等。本文采用了中科院自动化所的CASIA语料库作为样本,先进行预处理,之后对语料库进行语音情感特征函数的提取,再结合二叉树进行SVM支持向量机的分类,最后得到识别准确率。预处理是将语音信号提纯的操作,主要分为数字化、预加重

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#深度学习#机器学习#人工智能
基于机器学习的电影票房分析与预测系统

票房作为衡量电影能否盈利的重要指标受诸多因素共同作用影响且其影响机制较为复杂,电影票房的准确预测是比较有难度的。本项目利用某开源电影数据集构建票房预测模型,首先将影响电影票房的因素如电影类型、上映档期、导演、演员等量化处理并进行可视化分析。采用多元线性回归模型、决策树回归模型、Ridge regression 岭回归模型、Lasso regression 岭回归模型和随机森林回归模型实现票房的预测

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#机器学习#人工智能
深度学习之基于Tensorflow人脸面部表情识别系统

基于Tensorflow的人脸面部表情识别系统是一种基于深度学习技术的图像处理应用,该系统主要通过人脸图像数据进行面部表情识别,并且识别准确度较高,其设计过程如下:数据获取和处理收集大量的人脸图像数据集。通过对图像数据预处理,如图像对齐、大小缩放、旋转等,使得所有人脸图像都以相同的尺寸和方向表示,以增加模型的鲁棒性。标注每个图像数据的表情类别,如开心、生气、惊讶等,可采用半自动或全自动的方式完成。

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#深度学习#tensorflow#人工智能
基于Python+PyQt5编写的OCR文字识别软件(调用百度云平台)

OCR(Optical Character Recognition)文字识别软件是一种能够自动识别并提取图像中的文本信息的工具。Python是一种强大的编程语言,而PyQt5是一个用于创建图形用户界面(GUI)的库,因此使用Python和PyQt5可以轻松地开发OCR软件。功能特点:支持多种图像格式导入,如JPEG、PNG等;支持手动选择识别区域;支持多种OCR引擎,如Tesseract、Goog

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#python#qt
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