【车辆车型识别】Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 车辆车型识别,使用Python作为主要编程语言,通过收集多种车辆车型图像数据集,然后基于TensorFlow搭建卷积网络算法模型,并对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。再基于Django搭建web网页端操作界面,实现用户上传一张车辆图片识别其类型。 二、系统效果图片展示 三、演示视频 and 完整代码 and 安装 地址:https://www.yuque.co...
鸟类识别系统Python+卷积神经网络算法+深度学习+人工智能+TensorFlow+ResNet50算法模型+图像识别
一、介绍 鸟类识别系统。本系统采用Python作为主要开发语言,通过使用加利福利亚大学开源的200种鸟类图像作为数据集。使用TensorFlow搭建ResNet50卷积神经网络算法模型,然后进行模型的迭代训练,得到一个识别精度较高的模型,然后在保存为本地的H5格式文件。在使用Django开发Web网页端操作界面,实现用户上传一张鸟类图像,识别其名称。 本项目通过人工智能技术实现对鸟类图像的自动.....
Python基于卷积神经网络CNN模型和VGG16模型进行图片识别项目实战
说明:这是一个机器学习实战项目(附带数据+代码+文档+视频讲解),如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。 ...
在ECS实例上使用EAIS推理PyTorch模型
您可以在ECS实例(非GPU实例)上绑定一个弹性加速计算实例EAIS(EAIS可以为ECS实例提供GPU资源),即可生成一款新规格的GPU实例。相比直接购买GPU实例,使用该方式可以为您灵活提供GPU资源并有效节省成本。如果您初次使用EAIS,可以通过本文内容体验在ECS实例上使用EAIS通过Python脚本推理PyTorch模型并获得性能加速的完整使用流程,帮助您快速上手EAIS。
中草药识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
一、介绍 中草药识别系统。本系统基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法(ResNet50算法)通过对10中常见的中草药图片数据集('丹参', '五味子', '山茱萸', '柴胡', '桔梗', '牡丹皮', '连翘', '金银花', '黄姜', '黄芩')进行训练,得到一个识别精度较高的H5格式模型文件,然后基于Django开发可视化的Web网页操作界面,实现用户上传一张图片识别其名称。.....
食物识别系统Python+深度学习人工智能+TensorFlow+卷积神经网络算法模型
一、介绍 食物识别系统。该项目通过构建包含11种常见食物类别(包括'Bread', 'Dairy product', 'Dessert', 'Egg', 'Fried food', 'Meat', 'Noodles-Pasta', 'Rice', 'Seafood', 'Soup', 'Vegetable-Fruit')的图片数据集,并利用TensorFlow框架下的ResNet50神经网络...
使用PAI Python SDK训练和部署PyTorch模型
PAI Python SDK是PAI提供的Python SDK,提供了更易用的HighLevel API,支持用户在PAI完成模型的训练和部署。本文档介绍如何使用PAI Python SDK在PAI完成一个PyTorch模型的训练和部署。
【Python机器学习】卷积神经网络Vgg19模型预测动物类别实战(附源码和数据集)
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~典型神经网络在深度学习的发展过程中,出现了很多经典的卷积神经网络,它们对深度学习的学术研究和工业生产斗起到了促进的作用,如VGG ResNet Inception DenseNet等等,很多实际使用的卷积神经网络都是在它们的基础上进行改进的,下面主要讨论VGG卷积神经网络VGG-16是共16层的卷积神经网络,有大约1.38亿个网络参数网络结构图....
如何通过Python脚本来使用EAIS推理PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)
EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI推理。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS推理PyTorch模型的具体操作。
如何使用Python脚本通过EAIS(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型?_弹性加速计算实例(EAIS)
EAIS实例成功绑定至ECS实例后,您需要远程登录该ECS实例,然后使用EAIS实例进行AI训练。本文为您介绍使用Python脚本通过EAIS实例(内置AIACC-Training 2.0加速库)训练PyTorch模型的具体操作。
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