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垃圾分类是目前社会的一个热点,分类的任务是计算机视觉任务中的基础任务,相对来说比较简单,只要找到合适的数据集,垃圾分类的模型构建并不难,这里我找到一份关于垃圾分类的数据集,一共有四个大类和245个小类,大类分别是厨余垃圾、可回收物、其他垃圾和有害垃圾,小类主要是垃圾的具体类别,果皮、纸箱等。为了方便大家使用,我已经提前将数据集进行了处理,按照8比1比1的比例将原始数据集划分成了训练集、验证集和测试

传统的照片转漫画,使用边缘检测、双边滤波器和降采样,得到图像如下,可以看到,噪点很多,有些关键线条也没有展现出来。本次采用GAN,GAN网络使用的方法是根据图像对去不断地学习,如输入图像1和对应已有的漫画B,GAN网络从图片1中获取关键特征,不停地生成一张图像C,当C与B的差值很小时停止,当有很多这样地图像对时,我们就有了一个模型。输入一张图像,就可以生成一张对应地漫画图像,我这次使用的GAN(W

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Python身份证号自动识别源代码,基于opencv+torch深度学习,测试的身份证照片data/1.jpg,运行IdentityCard.py即可,可将IFTRAIN设置为True,先对模型进行训练。

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在这个教程里面,你将会学会。我这里使用的显卡是NVIDIA RTX3060 6G的笔记本显卡。为了避免带货的嫌疑,我就不说具体的机器型号了,实际的体验中呢,一般4G以上的显存跑个resnet和yolo之类的是没有问题的,如果你是科研人员的话(科研人员估计也不会看我的博客),则需要更牛的服务器来支持你的研究。

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数据处理模块: data_handle文件夹 1、receive_serv.py,数据接收,并解析,解析出来时候放入redis,设备的监听是10808,默认协议是jt808部标通讯协议,目前也只解析了定位和一些基本参数。软件架构说明 主要框架 python: django twisted 数据库:postgresql 前端:layui 进程守护:supervisor web服务器:nginx 中间
