随笔分类 - 人工智能
记录人工智能的一些项目、idea……
摘要：
简介： 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是java spring MVC来写的。之前感觉还挺好的，但是使用起来还比较困难的。不光
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简介： 今天开启深度学习另一板块。就是计算机视觉方向，这里主要讨论图像分类任务--垃圾分类系统。其实这个项目早在19年的时候，我就写好了一个版本了。之前使用的是python搭建深度学习网络，然后前后端交互的采用的是java spring MVC来写的。之前感觉还挺好的，但是使用起来还比较困难的。不光
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摘要：
简介： 欢迎来到本篇文章！今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示： 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分： 2.1、最左边的功能栏 2
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简介： 欢迎来到本篇文章！今天我们将讨论一个新的自然语言处理任务——英文短文识别。具体而言，即通过分析输入的英文文本来判断其是比较消极的还是比较积极的。 展示： 1、项目界面 如下所示是项目启动后用户使用使用界面 2、布局介绍 首先可以看到用户使用界面上存在这么几个部分： 2.1、最左边的功能栏 2
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摘要：介绍： 欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。 展示： 训练展示如下： 实际使用如下： 实现方式： 选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合
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摘要：于大二的时候开始接触图像识别，算起来至今也有两年之久了。也做过很多的关于图像方面的项目包括人脸识别、垃圾分类系统、新冠肺炎检测系统等等。最近比较的想接触一下语音识别，再此记录一下第一个语音识别项目 项目由来 该项目其实也并不是完完全全由笔者开发的，而是一个同学在做毕业设计的时候给我的。正好可以供我研
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摘要：垃圾分类收集处理，能提高资源化利用程度。 在垃圾成分中，其中的金属、纸类、塑料、玻璃等是可直接回收利用的资源，回收利用率高，较之开发自然资源有着处理简单、成本低廉、污染小的优势。 说明： 自笔者于2019年8月发出了深度学习实战之垃圾分类博文以来，已被访问上万次，几百次的收藏。同时也有很多的人询问笔
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摘要：一 、背景 新冠肺炎是一种新的呼吸道疾病，它由新型冠状病毒引起，而这种病毒以前从未在人类身上发现 过。新冠肺炎如何传播？ 新冠肺炎很容易通过与新冠肺炎患者的密切接触（距离约 6 英尺或两臂长范围内）在人与人之 间传播。传播途径为感染者呼吸、咳嗽、打喷嚏、说话或唱歌时产生的飞沫。感染者在出现症状 前最
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摘要：手写签名在日常生活中随处可见，简单来说就是亲笔书写自己的名字，在纸质文档上使用手写签名主要用以确定签字者的身份，并表示签字者同意所签署文档中规定的内容，对文档的真实性负责，且具有法律效力。由此看见手写签名的重要性。在现实的生活中不乏有不法分子模仿其他人的字体，进而模仿他人的签名获得不发的利益。尽管会
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摘要：2020年开头真的很人意外，开年爆发了疫情。此次疫情牵动了各行各业，在这里衷心的感谢奋斗在一线的医疗工作者：您们辛苦了。作为一名非医专业的学生，在这样情况下，除了不乱跑以外，我也想以另一种方式去致敬那些保护着全国人民安全的工作人员。接下来就来介绍本项目的开发过程。 1. 开发环境 笔者的开发环境如下
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摘要：介绍： 本项目是大二寒假在家没事写的，一直没有时间讲本项目分享出来，现在有时间了哈。那就让我简单的将项目介绍一下吧。好了废话不多说了，直接上图 初始化界面： 可以看到所有的功能都展现在了左边的功能栏中了 点击信息录入 在此处填写完必要的个人信息之后，系统会对使用者的面部进行特征提取。 进行人脸签到：
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摘要：今天分享一个基于深度学习而开发的AI小游戏 简单介绍 这一款基于深度学习的五子棋小游戏的界面是使用Unity开发的，而网络结构是使用keras搭建的。 环境 笔者的环境如下 操作系统 windows 10 使用框架是keras 初始化界面 游戏界面 棋谱部分代码 using System; usin
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摘要：当今计算机视觉在我们的日常生活中运用的十分广泛，例如人脸识别、自动驾驶、等等 由于对自动驾驶十分感兴趣，因此就花了一些时间实现了车道线检测 环境 笔者的环境配置如下： ubuntu 16.04 python3.7 opencv >=4.0 说明：这里的系统以及python的版本都不是固定的，读者使用
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摘要：垃圾分类，指按一定规定或标准将垃圾分类储存、分类投放和分类搬运，从而转变成公共资源的一系列活动的总称。分类的目的是提高垃圾的资源价值和经济价值，力争物尽其用；然而我们在日常生活中认为对垃圾分类还是有些不知所措的，对干垃圾、湿垃圾……分的不是很清楚，由此我们就想到了使用深度学习的方法进行分类。 简介
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摘要：autoencoder可以用于数据压缩、降维，预训练神经网络，生成数据等等 Auto-Encoder架构 需要完成的工作 需要完成Encoder和Decoder的训练 例如，Mnist的一张图片大小为784维，将图片放到Encoder中进行压缩，编码code使得维度小于784维度，之后可以将code
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摘要：本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络 GAN 入门 自 2014 年 Ian Goodfellow 的《生成对抗网络（Generative Adversarial Networks）》论文发表以来，GAN 的进展突飞猛进，生成结果也越来越具有照片真实感。
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摘要：tensorflow2.0建议使用tf.keras作为构建神经网络的高级API 接下来我就使用tensorflow实现VGG16去训练数据 背景介绍： 2012年 AlexNet 在 ImageNet 上显著的降低了分类错误率，深度神经网络进入迅速发展阶段。在2014年牛津大学机器人实验室尝试构建了
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摘要：在今年的3月7号，谷歌在 Tensorflow Developer Summit 2019 大会上发布 TensorFlow 2.0 Alpha 版，随后又发布了Beta版本。 Resnet18结构 Tensorflow搭建Resnet18 导入第三方库 import tensorflow as t
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摘要：导入必要的库： import os import tensorflow as tf from tensorflow import keras from tensorflow.keras import datasets,layers,optimizers,Sequential,metrics os.e
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摘要：最近Tensorflow相继推出了alpha和beta两个版本，这两个都属于tensorflow2.0版本；早听说新版做了很大的革新，今天就来用一下看看 这里还是使用MNSIT数据集进行测试 导入必要的库 import tensorflow as tf from tensorflow.keras i
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摘要：1.说明： 最近一直在研究深度学习框架PyTorch,就想使用pytorch去实现YOLOv3的object detection.在这个过程中也在各大论坛、贴吧、CSDN等中看了前辈们写的文章，在这里由衷的感谢帮助过我的朋友们，真的很感谢！！！！ 接下来就将这一过程写在下面，希望对在学习计算机视觉的
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摘要：显然我们在学习深度学习时，不能只局限于通过使用官方提供的MNSIT、CIFAR-10、CIFAR-100这样的数据集，很多时候我们还是需要根据自己遇到的实际问题自己去搜集数据，然后制作数据集（收集数据集的方法有很多，这里就不过多的展开了）。这里只介绍数据集的读取。 自定义数据集的方法： 首先创建一个
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