深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类
深度学习实践：构建并训练卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类 引言 在计算机视觉领域中，CIFAR-10数据集是一个经典的基准数据集，广泛用于图像分类任务。本文将介绍如何使用PyTorch框架构建一个简单的卷积神经网络（CNN），并在CIFAR-10数据集上进行训练和评估。通过本文，您将了解到数据预处理、模型定义、训练过程及结果可视化的完整流程。 数据预处理...
【从零开始学习深度学习】34. Pytorch-RNN项目实战：RNN创作歌词案例--使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲【含数据集与源码】
RNN项目实战使用周杰伦专辑歌词训练模型并创作歌曲 本文将介绍如何预处理一个语言模型数据集，并将其转换成字符级循环神经网络所需要的输入格式。然后通过循环神经网络RNN进行模型训练，然后使用训练好的模型创作歌曲。 语言模型数据集采用的是我最喜欢的歌手周杰伦第一张专辑《Jay》到第十张专辑《跨时代》中的所有歌词，下面来开始我们的项目吧。 1.语言模型数据集预处理 1....
20用于深度学习训练和研究的数据集
数据集在计算机科学和数据科学中发挥着至关重要的作用。它们用于训练和评估机器学习模型，研究和开发新算法，改进数据质量，解决实际问题，推动科学研究，支持数据可视化，以及决策制定。数据集提供了丰富的信息，用于理解和应用数据，从而支持各种应用领域，包括医疗、金融、交通、社交媒体等。正确选择和处理数据集是确保数据驱动应用成功的关键因素，对于创新和解决复杂问题至关重要。因此，数据集不仅是技术发展的基础，也是....
【深度学习】基于tensorflow的服装图像分类训练（数据集：Fashion-MNIST）
前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习一文的环境一致。了解Fashion-MNIST数据集Fashion-MNIST数据集与MNIST手写数字数据集不一样。但他们都有共同点就是都是灰度图片。Fashion-MNIST数据集是各类的服装图片总共10类。下面列出了中英文对应表，方便接下来的学习。中文英文t-shirtT恤trouser牛仔裤pullover套....
【深度学习】基于tensorflow的小型物体识别训练（数据集：CIFAR-10）
前言关于环境这里不再赘述，与【深度学习】从LeNet-5识别手写数字入门深度学习一文的环境一致。了解CIFAR-10数据集CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 整理的一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含 10 个类别的 RGB 彩色图 片：飞机（ aircraft ）、汽车（ automobile ）、鸟类（ bir....
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决
深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决对抗生成网络（GANs）综述1、生成与判别1.1 生成模型 所谓生成模型，就是指可以描述成一个生成数据的模型，属于一种概率模型。维基百科上对其的定义是：在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型，尤其是在给定某些隐含参数的条件下。它给观测...
![深度学习进阶篇[9]：对抗生成网络GANs综述、代表变体模型、训练策略、GAN在计算机视觉应用和常见数据集介绍，以及前沿问题解决](https://ucc.alicdn.com/fnj5anauszhew_20230601_08af5c2f4f554ce9a10678ead10de9ff.png)
基于YOLOv5的停车位检测系统（清新UI+深度学习+训练数据集）
前言 停车位检测系统是指利用计算机视觉技术对停车场内的停车位进行实时监测和识别，以便为车主提供及时准确的空余停车位信息。停车位检测系统主要包括两个主要组成部分：硬件和软件。硬件方面，停车位检测系统需要使用摄像头或传感器等设备对停车场进行实时监测，以获取停车位的状态信息。软件方面，停车位检测系统需要使用计算机视觉技术对摄像头或传感器拍摄的图像进....
基于深度学习的人群密度检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
前言 近年来，随着公共交通的不断发展，选择轨道交通等方式出行的人数亦随之增多，拥挤环境下容易发生踩踏事件。另外娱乐活动日渐丰富，大规模人群聚集的情况也越来越普遍，也会存在冲撞踩踏等事件发生；而疫情期间，需禁止人员聚集，防止疫情传播。对于公共活动中人群密集程度的监测，目前人工识别视频监控的方式难以全天候值守，因此利用智能图像识别系统检测人群密度....
基于深度学习的农作物叶片病害检测系统（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
前言 农作物病害主要发生在植物叶片，可以通过叶片病害特征判断出植物感染病害类型。尽早地检测出植物病害，能够极大程度上减少产量损失、经济损失。然而，人工检测需要耗费大量时间和人力成本，检测结果受人为主观意识影响，且依赖专业知识。其次，专门从事病害识别的人才紧缺，且难以满足市场需求，因此，需要用一种高效、快速的人工智能检测方法解决这一难题。 &am...
基于深度学习的瓶子检测软件（UI界面+YOLOv5+训练数据集）
前言 玻璃瓶、塑料瓶使用后可以回收再产，既有效解决废料垃圾的产生，同时也能够实现产品的循环利用。随着政府对环境友好型、资源节约型社会建设的不断深入，以及消费者本身环保节约意识的增强，玻璃包装逐渐成为政府鼓励类包装材料，消费者的认可程度也不断提升。各种玻璃瓶、塑料瓶的应用已然非常普遍，诸如：酒类、医包、日包等。 &am...
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