这个deepmdp的目的，就是解决Carla_DRL中，sac等算法不加vae直接输入原始图像无法训练出很好的拟合效果的问题，所以加了一个deepmdp+sac算法的工程，这个工程可以用来跑顶会论文的baseline。单进程的RL的训练版本之一，目前主要包括三个场景，点到点导航，鬼探头，急刹车，其他场景都可以自行创建。目前Carla_DRL有三个版本，v3.0是最新的，点进去可以看到代码，下载或者

本社区交流是为了帮助大家快速入门大模型增强强化学习应用，以实战项目为驱动进行学习，并设立有学习交流社区群，购买后即可加入，一起探讨科研问题。先说一下，下单前可以尽情了解清楚是否适合自己（包括能否跑carla，具体的效果，想学习的内容，学习目的等等），仔细看博客的介绍和交流清楚问题。下单后不给予退款处理！！！，如果下单进群后还想以自己不适合用等借口要求退款的，请滚开不要浪费各自的时间。社区群是用来学

ubuntu20+dlib19.22+0pencv4.5.0的非特定目标识别之手势识别算法项目简介：该项目包括训练和识别过程。(1) 找到 imglab 工具源码目录进行配置编译imglab位于dlib源码包的tools里面。cd tools/imglab/cmake .make编译完成后将生成的 imglab 可执行文件，将其拷贝到样本照片所在目录。(2) 在dlib源码包找到 examples

钢材缺陷检测-基于yolov5算法和qt界面

这个deepmdp的目的，就是解决Carla_DRL中，sac等算法不加vae直接输入原始图像无法训练出很好的拟合效果的问题，所以加了一个deepmdp+sac算法的工程，这个工程可以用来跑顶会论文的baseline。单进程的RL的训练版本之一，目前主要包括三个场景，点到点导航，鬼探头，急刹车，其他场景都可以自行创建。目前Carla_DRL有三个版本，v3.0是最新的，点进去可以看到代码，下载或者

这里使用官方的yolov5.60进行训练，yolov5的好处就是使用起来便利，只要定义好数据集格式，加上硬件不差，基本上可以跑出来。这里以遥感图像目标检测为例子进行实战。

目前目标检测算法有很多，流行的就有faster-rnn和yolov，本文使用了faster-rnn框架进行训练，效果还不错，准确率，当然也可以使用更高版本的Yolov进行实战。

所使用的数据集包含了图片和对应的摔倒人物的位置标签。该数据集的配置来自coco128.yaml。

为了将算法封装起来，博主尝试了实验pyqt5的上位机界面进行封装，其中遇到了一些坑举给大家避开。

使用Faster-RCNN进行训练，这是一个二分类的问题，也就是检测是否存在交通标志，而未进行分类。今天我们一起学习利用flask框架将深度学习检测封装为一个界面系统。1.该界面适合所有检测目标，只需要更改界面的后台检测算法即可。2.目前算法仅仅是交通标志的检测，检测分类的话后续会进行更新。使用Flask框架进行网页的搭建。这里选用fcnet，也可选择vgg进行训练。