本文将介绍如何使用pytorch搭建卷积神经网络(CNN)来实现手写数字识别。手写数字识别是计算机视觉领域的一个重要应用场景,它可以被广泛应用于自然语言处理、图像处理等多个领域。文章详细讲解了CNN的原理以及pytorch的基本使用方法,并且介绍如何搭建出自己的手写数字识别模型。阅读本文后,读者可以深入理解CNN和pytorch相关知识,从而更好地应用于实际问题中。
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本代码使用python基于TensorFlow设计手写数字识别算法,并编程实现GUI界面,构建手写数字识别系统。这是本人的本科毕业论文课题,当然,这个也是机器学习的基本问题。本博文不会以论文的形式展现
联机手写数字识别软件
里面包含几个手写数字识别的工程,代码中所包含的库文件需要自行下载,一般像Pycharm等IDE下载都挺方便。
kaggle手写数字集项目,简洁易懂,清晰明了,非常适合新手
已经调试通过的手写数字识别的代码,由opencv工具完成
手写数字识别,里面的一篇论文对于特征识别编程很有帮助的!
1、数字识别(利用模板匹配的方法)2、所需工具:VisualStudio、OpenCv3、代码注释十分详细4、包含手写数字0到9的图片,每个数字十张(图片大小一致)
手写数字识别,所使用的是PCA主成分分析算法,内部有多个测试图片和PDF说明。
卷积神经网络+tensorflow+手写数字识别+正确率在99%以上。适合于CPU及GPU两种环境下,如果超出显存可以修改batch_size的大小,。程序里面有具体说明。
SemeionHandwrittenDigit——UCI手写数字库mat格式包含1593个手写数字0~9.由semeion.data经matlab处理得到semeion.mat,可直接使用。原seme
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