我是一支笔

编写一个笔(wripen)的基类,它有“写字”这个成员函数writing()。由笔(wripen)派生出铅笔类(pencil)钢笔类(pen)。其中

在wripen的writing定义为纯虚函数。

在pencil的writing中说“I'm a pencil.”

在pen的writing中说“I'm a pen.”

要求:在主函数中,定义pencil对象 c ,pen的对象 p,wripen类型的指针 wp。基类指针根据键盘输入的字母指向某个对象,如果是'c'则指向c,如果是'p'则指向p,调用writing函数进行输出。

#include<iostream>    
using namespace std;    
class wripen  
{  
    public:  
        virtual void writing(){}  
      
};  
class pencil:public wripen   
{  
    void writing()  
    {cout<<"I'm a pencil."<<endl;}  
};  
class pen:public wripen  
{  
    void writing()  
    {cout<<"I'm a pen."<<endl;}  
};  
int main()    
{    
    wripen *wp;  
    pencil c;  
    pen p;  
    char in;  
    cin>>in;  
    if(in=='c')  
    wp=&c;  
    else if(in=='p')  
    wp=&p;  
    wp->writing();  
    return 0;    
} 

 

一支进行预训练模型训练,您可以使用深度学习框架(如TensorFlow、PyTorch或Keras)来构建和训练自定义的物体检测模型。下面是一般的步骤: 1. 数据收集:收集包含不同姿态、角度和光照条件下的的图像数据集。确保数据集中有足够多的正样本(包含)和负样本(不包含)。 2. 标注数据:为每个图像标注的边界框,即框出的位置。您可以使用标注工具(如LabelImg、RectLabel等)手动标注边界框,或者使用一些自动标注工具(如CVAT、RectLabel等)进行辅助标注。 3. 数据预处理:将图像数据和对应的边界框标签转换为模型可接受的格式。通常,您需要将图像进行缩放、归一化以及将边界框坐标进行编码。 4. 构建模型:选择适合物体检测任务的模型架构,如Faster R-CNN、YOLO或SSD等。您可以从预训练模型开始,然后根据自己的数据进行微调,或者从头开始训练一个新模型。 5. 训练模型:使用准备好的数据集和模型架构,使用训练算法进行模型训练。在训练过程中,您需要定义损失函数、优化器和训练参数,并迭代地将图像和边界框送入模型进行训练。 6. 模型评估:使用评估指标(如精确度、召回率、平均精确度均值等)对模型进行评估。可以使用预留的测试集来评估模型的性能。 7. 模型部署:在完成训练和评估后,您可以将模型保存为文件,并在应用程序或系统中部署使用。 对于具体的软件选择,TensorFlow和PyTorch是两个主流的深度学习框架,它们都提供了丰富的工具和API来支持物体检测任务。您可以选择其中一个框架,并使用其提供的文档、教程和示例代码来进行模型训练。 希望这些步骤对您有所帮助!如果您有任何进一步的问题,请随时提问。
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