下面是paddle实现的基于深度学习的图像分类部分代码: # 从paddle.vision.models 模块中import 残差网络,VGG网络,LeNet网络 # 确保从paddle.vision.datasets.Cifar10中加载的图像数据是np.ndarray类型 paddle.vision.set_image_backend('cv2') # 调用resnet50模型 model = paddle.Model(resnet50(pretrained=False, num_classes=10)) # 使用Cifar10数据集 train_dataset = ...
项目名称: 基于YOLOv8的实时目标检测系统 时间: 2022年3月 - 2023年2月 描述: 开发并优化了一套基于YOLOv8的实时目标检测系统,用于自动化监控和安全领域。 职责: 使用YOLOv8模型进行目标检测,优化检测精度和速度。 利用PyTorch框架进行模型训练、验证和测试。 设计并实现了数据预处理和增强算法,提高模型鲁棒性。 使用OpenCV进行视频流处理,实现实时检测和报警功能。 部署系统到嵌入式设备上,确保系统在低功耗环境下高效运行。...