python车牌识别系统 深度学习 车牌实时检测 OpenCV 毕业设计（源码） ✅
文车牌识别框架、pyqt5 2、项目界面 （1）上传图片进行车牌识别 （2）上传视频进行车牌识别 （3）连接摄像头进行车牌识别 （4）车牌识别记录管理 3、项目说明 车牌识别系统是一种利用计算机视觉和深度学习技术来自动识别和提取车辆上的车牌信息的系统。它通常由以下几个主要组成部分构成： 图像采集：系统需要获取车辆图像或视频流。这可以通过摄像头、监控摄像机或其他图像采集设备实现。 图像预处理：对采集到的图像...
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network, CGAN)
PyTorch深度学习实战（33）——条件生成对抗网络 0. 前言1. 条件生成对抗网络1.1 模型介绍1.2 模型与数据集分析 2. 实现条件生成对抗网络小结系列链接 0. 前言 条件生成对抗网络 (Conditional Generative Adversarial Network, CGAN) 是一种生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN)，旨在通过...
第4章 python深度学习——（波斯美女）
第4章 机器学习基础 本章包括以下内容： 除分类和回归之外的机器学习形式 评估机器学习模型的规范流程 为深度学习准备数据 特征工程 解决过拟合 处理机器学习问题的通用工作流程 学完第 3 章的三个实例，你应该已经知道如何用神经网络解决分类问题和回归问题，而且也看到了 机器学习的核心难题：过拟合 。本章会将你对这些问题的直觉固化为解决深度学习问题的可靠的概念框架。我们将把所有这些概念——模型评估、数据预处理...
深度学习-搭建Colab环境
机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab 在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的 GPU 和 TPU 资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。 一、Colab网站介绍 Google Colab(Colaboratory) 是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数...
基于深度学习的多目标跟踪算法
基于深度学习的多目标跟踪（MOT，Multi-Object Tracking）算法在近年来取得了显著的进步。这些算法主要利用深度学习模型对视频中的多个目标进行检测和跟踪。 在介绍一些常见的深度学习多目标跟踪算法之前，我们首先了解一下其基本概念和挑战： 目标检测：首先识别视频帧中的目标（如人、车辆等）。 数据关联：将连续帧中的检测结果关联起来，形成目标的轨迹。 状态估计：估计目标在视频帧中的位置和其他属性（...
深度学习|拉格朗日对偶及KKT条件推导
目录 1 主要内容 2 问题提出 3 对偶推导 4 KKT条件 1 主要内容 在电力系统优化过程中，风光等分布式能源出力和负荷的不确定性（即源荷不确定性）形成了电力系统方向的研究热点，每个研究人员都试图通过自己的方法将研究推进的更深入一些，在理论研究的深层次上，离不开鲁棒优化，包括两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化算法等，鲁棒优化的基础知识是拉格朗日对偶和KKT条件，给大家推荐个课程——凌青老师的《凸优化》，该...
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络(Generative Adversarial Network, GAN)
PyTorch深度学习实战（31）——生成对抗网络 0. 前言1. GAN2. GAN 模型分析3. 利用 GAN 模型生成手写数字小结系列链接 0. 前言 生成对抗网络 (Generative Adversarial Networks, GAN) 是一种由两个相互竞争的神经网络组成的深度学习模型，它由一个生成网络和一个判别网络组成，通过彼此之间的博弈来提高生成网络的性能。生成对抗网络使用神经网络生成与...
分布式深度学习中的数据并行和模型并行
其是对于大型模型或数据集。使用分布式训练技术，利用多个处理器来加速训练过程变得很常见。 二、数据并行 数据并行是在不同设备上放置完整的模型，然后将数据划分在每个设备并行计算，如下图所示。 数据并行性是深度学习中普遍存在的一种技术，对每个输入批训练数据在所有设备之间分配，每个设备中存储着网络模型完整的权重。在更新模型权重之前，梯度在所有设备之间进行通信和聚合。数据并行性拥有计算效率高和易于实现等优点。然而，...
2024 基于深度学习的毕业设计(论文)选题指南 开题指导
任何疑问都可以问学长哦! 更多选题指导: 最新最全计算机专业毕设选题精选推荐汇总 大家好,这里是海浪学长毕设选题专场,本次分享的是 🎯 基于深度学习的毕业设计(论文)选题指南 毕设选题 深度学习方向的毕业设计选题可以涵盖以下研究方向：1）图像识别与分类：研究基于深度学习的图像识别、物体检测与分类算法，探索新的网络架构和优化方法；2...
16.5 参考文献——深度学习定位
on Method for Multi Floor Indoor Environment[J]. IEEEa Internet of Things Journal, 2023. 2.相关工作 B.基于深度学习的方法 利用深度神经网络(DNN)模型来解决地板识别和位置估计问题。为了解决多楼层识别问题，Jang等人[18]设计了一种基于CNN的识别模型，该模型可以学习指纹的拓扑结构并识别给定移动用户的楼层索引...