Ta上传的资源 (0)

这个图像分类项目基于Python和Pytorch开发,旨在帮助深度学习初学者更好地理解和运用卷积神经网络。你只需要拥有一定的深度学习基础,就可以轻松使用此项目进行车辆品牌分类。它非常适合想要学习深度学习的小白们入手学习。通过此项目,您可以更好地理解深度学习框架和神经网络,从而更好地适应人工智能领域的

这是一份基于Python实现的Yolov7目标检测算法代码,不仅具备完整的注释,还配有详细的readme文件,可以方便读者快速找到相关博客、资源和代码实现。适用于对Yolo算法有一定了解的爱好者,无论是从理论还是代码角度,都可以深入了解Yolov3\v4\v5等算法结构。使用这份资源可以帮助读者更好

利用Matlab实现JPG图像压缩的全流程,适用于对JPG有一定了解的人和想要系统学习JPG图像压缩技术的人。通过代码可以更深入地了解JPG的压缩过程,帮助你在各种图像应用中更好地理解JPG图像压缩。

该资源基于C++,使用QT和Opencv实现车牌识别,包括车牌预处理、定位、分割和字符识别等过程。本资源使用visual studio2019和qt5.12进行开发,具有详细的注释,适用于C++开发部署模型的初学者,有C++基础、QT基础和Opencv基础的人都能轻松理解。本项目是在VS2019中完

本教程使用pytorch实现.Net图像分割,包含代码注解和少量医学图像数据集示例。无需技术基础,一键即可跑通,适合学习图像分割的小白。本代码可作为图像模板在任何场景下使用,自制自己的数据集完成其他图像分割任务。