排序
困倦检测报警项目
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...
性别和年龄的视频实时检测项目
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。...
心律失常的数据分析与模型分类项目
项目背景 心脏疾病一直是全球健康的主要挑战之一,它不仅影响着数百万人的生活质量,而且还是世界范围内主要的死因之一。近年来,随着数据科学和机器学习的迅猛发展,我们有了新的工具和方法来...
基于神经网络的图像识别
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...
基于图神经网络进行分子活性预测
该项目通过利用图神经网络来解析和预测化学分子结构对HIV的活性,展示了深度学习在药物发现领域的应用潜力。项目的核心是如何从分子结构中有效提取特征,并利用这些特征进行准确的活性预测。通...
Vitis-AI量化编译MNIST手写数字识别
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...
手写数字识别项目
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...
解决图片识别的深度学习模型集合
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...
基于随机森林和Web部署的糖尿病预测
项目背景 糖尿病是全球日益严重的健康问题,主要源于我们久坐的生活方式。然而,通过及时发现和适当的医疗干预,其不良影响可以显着减轻。利用技术,尤其是机器学习,可以极大地帮助这种情况的...
基于LSTM与Web部署的视频人物姿态预测项目
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...