【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...
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。
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。
车辆车型识别系统python+TensorFlow+Django网页界面+算法模型
一、介绍 车辆车型识别系统。本系统使用Python作为主要开发编程语言,通过TensorFlow搭建算法模型网络对收集到的多种车辆车型图片数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型文件。并基于该模型搭建Django框架的WEB网页端可视化操作界面。实现用户上传一张车辆车型图片识别其名称。 二、系统效果图片 三、演示视频 and 代码 and 介绍 视频+代码+介绍:https:/...
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。
行人车辆检测与计数系统(Python+YOLOv5深度学习模型+清新界面)
前言 行人车辆检测是近年来计算机视觉领域的研究热点,同时也是目标检测领域中的难点。其目的是识别和定位图像中存在的行人,在许多领域中都有广泛的应用。交通安全方面,无人驾驶汽车通过提前检测到行人及时避让来避免交通事故的发生;安防保护方面,通过行人检测来防止可疑人员进入;公共场所管理方面,通过行人和车辆检测统计人流量、车流量数据,优化人力物力等资源....
如何将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中
DataScience集群的KubeFlow服务内置了SeldonCore组件, 可以为模型提供在线服务,基于Kubernetes,您无需关心在线服务的运维工作。您可以根据提供的dsdemo代码,将Tensorflow,Pytorch和Python等模型部署到Seldon中。
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