NLP&图像处理

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基本信息

案例ID：219912

技术顾问：Daniel - 1年经验 - 广州臣信科技有限公司

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项目名称：NLP&图像处理

所属行业：人工智能 - 其他

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案例介绍

基于Bert框架微调的情感分类模型 2024.01-2024.02
项目简述：在本地电脑上通过Transformer深度学习框架微调的好中坏评价的情感三分类模型
应用知识：Bert模型框架、增加全连接层、Transformer框架、线代基础、概率论基础
功能概述：
1.数据集获取：通过爬虫爬取各大平台合作商家内部评论并存入数据库中。
2.数据过滤并分类：将数据在数据类中读取并清晰，然后划分为训练集和测试集。
3.模型搭建：在魔搭社区下载并导入Bert-base模型，然后搭建模型框架。
4.循环训练模型：查看训练损失和准确率，调整配置初始超参数，循环训练等待。
5.模型性能评估：由于模型比较简单，只用了准确率评估模型。

基于Yolo v5的车牌识别系统 2023.10-2023.11
项目简述：使用Pycharm平台，基于Pytorch深度学习架构，实现了一个对黄绿蓝牌车牌的识别与显示
应用知识：Python语言基础、机器学习、深度学习、YOLOv5模型的实现原理、pyqt5界面设计、数字图像处理基础知识
功能概述：
1.数据集获取与分类：网上下载CCPD和CRPD数据集，并划分训练集与验证集。
2.数据标注：利用labelimg软件对数据进行标注，产生txt文件。
3.数据增强：Mosaic数据增强方法，将四个原始数据进行反转，色域变换，平移等操作，形成一个新的数据，以提高模型的泛化能力。
4.目标检测与车牌定位：模型使用了自适应锚框计算，自适应图片缩放，Focus切片，NMS非极大值抑制等操作对车牌进行检测和定位。