有了深度学习的加入，生成代码变得更智能、更高效了
机器学习的重要分支，深度学习是一种对数据进行表征学习的端到端方法，并已被广泛应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。同时，深度学习在程序理解与生成领域也有了「一席之地」。程序理解是一个通过分析、抽象、推理从计算机程序中获取知识信息的过程，需要...
李沐「动手学深度学习」中文课程笔记来了！代码还有详细中文注释
markdown笔记与原课程视频一一对应，Jupyter代码均有详细中文注释，这份学习笔记值得收藏。去年年初，机器之心知识站上线了亚马逊资深首席科学家李沐博士的「动手学深度学习」中文系列课程。这门课从3月持续到8月，超过28000人参与了直播，课程回放在 B 站的播放量达到了上百万次。这门课程基于李...
基于深度学习的鱼眼图像中的停车位识别和分类（毕业设计+代码）
概述基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用，因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。一个这样的例子，道路上的任何标记，由于透视效果，在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形，所以关键点检测显得格外重要。鱼眼图像...
基于深度学习的花卉检测与识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 植物分类是植物科学研究领域和农林业生产经营中重要的基础性工作，植物分类学是一项具有长远意义的基础性研究，其主要的分类依据是植物的外观特征，包括叶、花、枝干、树皮、果实等。因此，花卉分类是植物分类学的重...
基于深度学习的动物识别系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 人工智能的出现引发了动物监测与识别的巨大变革，如何应用智能技术，来开展野生动物资源的观测与评估工作成为研究重点。如今CNN作为一种学习效率极高且易于训练的深度学习模型，在动物识别中最为常用。在CNN的...
基于深度学习的安全帽检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 近年来，随着计算机视觉的飞速发展，越来越多的目标检测算法被应用到生活中，对人体安全的研究尤为有价值。建筑业是劳动密集型行业，工作环境复杂，安全事故频发。据《国家统计年鉴》统计，我国建筑业每年发生的事故...
基于深度学习的犬种识别软件（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 近年来深度学习技术不断发展，有力推动了图像目标检测任务在实际生活中的广泛应用。同时，随着图像分类理论体系的日益成熟，图像分类研究己取得许多突破，朝着多场景、大范围的方向进行。不过，现今图像分类工作大多...
基于深度学习的火焰检测系统（YOLOv5清新界面版，Python代码）
前言 火灾是最常见的严重灾害之一，容易给灾害处造成重大经济财产损失。火灾的发生具有频率高、时空跨度大的特点，是一种在时空上失去控制的燃烧所引起的灾害。大家都清楚火灾的危害及防火救火的重要性，火焰检测识别预警...
基于深度学习的鸟类检测识别系统（含UI界面，Python代码）
前言 作为一个地区生物多样性与生态环境的重要指标，“鸟类数量及分布”越来越受到自然保护区、湿地公园、动物保护监管部门等机构的重视，实时监测鸟类品种、数量与分布，成为各地区的常态化工作。本文使用YOLOv5目...
基于深度学习的车辆检测系统（MATLAB代码，含GUI界面）
前言 如今机器视觉领域深度学习算法已经大行其道，也让人工智能的实现不再那么遥不可及，但是在目标检测领域，让计算机超越人类还需让更多的人参与进来继续努力。如今众多的高校，甚至中小学已经将人工智能纳入了学习科目，这确实能让人感受到AI的魅力以及社会对其重视程...
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