超级会员免费看
本文介绍了Python代码仓库的目录结构，包括model目录中模型相关的代码，pics目录下的推理数据，以及python目录下的算法核心逻辑。重点讲解了resnet50_parser.py、ops目录、infer.py文件和pics目录的作用，提供了代码实战链接，适合学习和实践。
上一节，我们可以用自己手写的算法以及手动搭建的神经网络完成预测了，不知各位同学有没有自己尝试来预测一只猫或者一只狗，看看准确度如何？
本节应一位同学的建议，来介绍下 python 代码仓库的目录结构，以及每一部分是做什么？
我们这个小课的代码实战仓库链接为：cv_learning_from_scratch: 课程[CV视觉从算法到调优]代码，里面的代码都是可以下载完成后直接运行的。
如果你感兴趣，可以修改里面的部分代码逻辑，然后实验一下是否可以满足整个图片识别项目的需求。
仓库目录结构介绍
整个仓库目录如上，后面估计不会大改ÿ
订阅专栏 解锁全文
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
