项目背景 本实践任务旨在利用深度学习技术对人脑中的脑瘤进行分类。我们的数据集包含四个主要类别：无肿瘤（no_tumor）、胶质瘤（glioma_tumor）、脑膜瘤（meningioma_tumor）和垂体瘤（pituita...

项目背景 这个项目的核心在于通过分析2D姿势数据来识别和分类人类和动物的活动。这种方法的独特之处在于它不依赖于更复杂的3D姿势数据或原始2D图像。相反，它使用一种特殊的人工智能网络，即长...

1. Introduction 本项目包含了自 AelxNet 以来经典的深度学习图像分类模型，大部分模型是基于卷积神经网络的，也有一部分是基于注意力机制的。 博客链接是对模型的介绍，会持续更新…. 在项目目...

引言 在当前的机器学习和人工智能领域，计算机视觉是一个迅速发展且广泛应用的分支。在这篇博文中，我们将深入探索一个Jupyter notebook的内容，该笔记本使用了TensorFlow和Keras来处理流行的Fa...

数据集加载与可视化 from sklearn.datasets import fetch_lfw_people faces = fetch_lfw_people(min_faces_per_person=60) # Check out sample images import matplotlib.pyplot as plt fig, ax...

性别和年龄检测 Python 项目 首先向您介绍这个性别和年龄检测的高级Python项目中使用的专业术语 什么是计算机视觉？ 计算机视觉是使计算机能够像人类一样查看和识别数字图像和视频的研究领域。...

什么是颜色检测？ 颜色检测是检测任何颜色名称的过程。很简单不是吗？嗯，对于人类来说，这是一项极其简单的任务，但对于计算机来说，这并不简单。人眼和大脑协同工作，将光转化为颜色。我们眼...

困倦检测系统 在此 Python 项目中，我们将使用 OpenCV 从网络摄像头收集图像并将其输入深度学习模型，该模型将分类人的眼睛是“睁开”还是“闭着”，来决定是否困倦，如果判断困倦则调用警铃进...

项目背景 在当前的数字化时代，快速准确的手写数字识别技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用，尤其是在银行、邮政服务和数字化存档等行业。这些应用常常要在资源受限的环境中运行，例如嵌入...

项目概述 目标 本项目旨在实现一个能够识别手写数字的机器学习模型。这种类型的模型在数字化处理、自动数据录入和图像识别等领域有广泛的应用。本项目使用的是著名的MNIST数据集，该数据集包含...