深度学习

本项目是一个面向计算机视觉领域的算法库,聚焦于图像分类任务,旨在为科研开发者提供简洁、可复用的模型实现与实验基础。其主要功能模块包括:核心模型集:提供多种经典卷积神经网络实现,包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception系列、DenseNet等,涵盖从
2140Python人工智能
利用pytorch训练图片集,模型选用mobilenet,识别率95%以上。结合yolov8使用预训练模型,可视频动态识别物品的材质。yolo可以自己搜集图片集训练自己的模型
830深度学习人工智能
当前共2个项目more
×
寻找源码
源码描述
联系方式
提交