基于深度学习的【蔬菜识别】系统实现~Python+人工智能+TensorFlow+算法模型
一、介绍 蔬菜识别系统,本系统使用Python作为主要编程语言,通过收集了8种常见的蔬菜图像数据集('土豆', '大白菜', '大葱', '莲藕', '菠菜', '西红柿', '韭菜', '黄瓜'),然后基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型,通过多轮迭代训练最后得到一个识别精度较高的模型文件。在使用Django开发web网页端操作界面,实现用户上传一张蔬菜图片识别其名称。 二、系统效....

【深度学习】python之人工智能应用篇——图像生成技术(二)
说明: 两篇文章根据应用场景代码示例区分,其他内容相同。 图像生成技术(一):包含游戏角色项目实例代码、图像编辑和修复任务的示例代码和图像分类的Python代码示例 图像生成技术(二):包含简化伪代码示例、使用 GAN 生成医学图像代码示例和使用 GAN 生成产品展示图代码示例 图像生成是计算机视觉和计算机图形学领域的一个重要...

【深度学习】Python之人工智能应用篇——音频生成技术
一、音频生成概述 音频生成是指根据所输入的数据合成对应的声音波形的过程,主要包括根据文本合成语音(text-to-speech)、进行不同语言之间的语音转换、根据视觉内容(图像或视频)进行语音描述,以及生成旋律、音乐等。它涵盖了声音结构中的音素、音节、音位、语素等基本单位的预测和组合,通过频谱逼近或波形逼近的合成策略来实现音频的生成。 音频生成技术的发展主要依赖于深度...

【深度学习】python之人工智能应用篇——视频生成技术
视频生成技术是一种基于深度学习和机器学习的先进技术,它使得计算机能够根据给定的文本、图像、视频等单模态或多模态数据,自动生成符合描述的、高保真的视频内容。这种技术主要依赖于深度学习模型,如生成对抗网络(GAN)、自回归模型(Auto-regressive Model)、扩散模型(Diffusion Model)等。其中,GAN由两个神经网络组成:一个生成器用于生成逼真的图像或视频,另....

【深度学习】python之人工智能应用篇--跨模态生成技术
跨模态生成技术概述 跨模态生成技术是一种将不同模态的数据(如文本、图像、音频、视频等)进行融合和转换的技术。其目标是通过将一个模态的数据作为输入,生成与之对应的另一个模态的输出。这种技术对于突破单一模态的局限性,提高信息处理的准确性和丰富性具有重要意义。跨模态生成技术主要依赖于深度学习和生成模型,通过学习和模拟不同模态之间的映射关系来实现模态间的转换。 跨模态生成技术...

实战 | 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能
基本功能演示 基于YOLOv8深度学习的反光衣检测与预警系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、人工智能 摘要:反光衣检测与预警系统对于确保工作人员的安全至关重要,尤其是在视线受限或光线不足的工作环境中。反光衣可以显著提高工作人员的可见性,降低事故风险。本文基于YOLOv8深度学习框架,通过1073张人员穿戴反光衣及其他衣服照...

基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(2)
基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(1)https://developer.aliyun.com/article/1536856 二、目标分割模型的训练、评估与推理 1.YOLOv8的基本原理 YOLOv8是一种前沿的深度学习技术,它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功,进...

基于深度学习的乳腺癌智能检测分割与诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分割、人工智能(1)
前言 乳腺癌是女性中最常见的癌症之一,其诊断与治疗成效在很大程度上依赖于肿瘤的早期发现和准确分类。然而,传统的诊断方法需要高度依赖医生的经验和专业知识,这一过程可能存在耗时久、误诊率高等问题。乳腺癌智能检测分割与诊断系统的引入,通过精确的图像分析技术,可以大大提高肿瘤检测的速度和准确性,这对于提升乳腺癌患者的治疗效果和生存率具有至关重要的意义。 乳腺癌智能检测分割与诊...

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