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基于改进SE-VGG16-BN的131种水果蔬菜图像分类系统(颜色、品种分级)
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- 毕业设计 使用pytorch进行深度学习网络模型训练,实现车型识别☆112Updated 2 years ago
- 使用迁移学习将resnet50用于垃圾分类,基于【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】☆126Updated 6 years ago
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- 深度学习实战: 1. BP神经网络函数逼近2. 基于LeNet-5的MNIST字符识别 3. 基于ResNet-18的CIFAR-10图像分类4. 基于选择性搜索(Selective Search)选择候选区域 5.基于YoloV3算法的车辆目标检测 6. YoloV3算法…☆43Updated 2 years ago
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- 基于 Pytorch 的垃圾识别与分类。本项目源于浙江大学光电学院课程设计。(程序仅供参考,很久没关注这方面内容了,为避免误导,相关问题不作回答)☆65Updated 5 years ago
- 毕业设计:行人检测系统,pyqt + opencv☆50Updated 4 years ago
- 计算机视觉入门项目,包含图像分割、图像增强等图像处理算法的代码复现☆67Updated 3 years ago
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- pytorch入门项目,包括线性回归、垃圾分类、水果目标检测、ssd☆129Updated 5 years ago
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- 基于无监督学习,无需训练,先使用SIFT算法提取图像特征,再使用KMeans聚类算法进行图像分类,速度非常快,精度还在提高。☆133Updated 6 years ago
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- 采用深度学习方法进行图像识别,数据集为kaggle数据集中的猫与狗数据集。☆83Updated 7 years ago
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- 基于卷积神经网络的猫狗识别 web 应用☆165Updated 3 years ago
- 视听觉信号处理,颜色空间转换,实现对图像的亮度、对比度、饱和度、色度的调整。 统计图像的直方图。 实现图像的空域滤波:中值滤波和均值滤波。并选用合适的滤波方法增强如下图像。实现图像的边缘检测:Roberts算子和Sobel算子。实现中值滤波的快速算法。☆21Updated 6 years ago
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