99、仓库代码使用说明

这是一个关于AI视觉的项目,从零开始构建resnet50模型,涵盖C++和Python两种实现。项目包括灰度图处理、边缘检测、大津法图像分割及深度学习模型训练。仓库详细划分了代码结构,提供C++环境和Python环境的搭建指南。在C++部分,通过6个迭代目录展示了性能优化过程,同时提供了清理和格式化脚本。

代码仓库在:cv_learning_from_scratch: AI 视觉入门、从零手写 resnet50

仓库结构

进入上面的代码仓库,按照目录依次为:

  • 0_gray 为灰度图相关的代码

  • 1_RGB 为灰度图与 RGB 转换,RGB 与 YUV 转换相关代码

  • 2_mean_blur 为均值滤波相关代码

  • 3_gussian_blur 为高斯滤波相关代码

  • 4_canny 为 canny 算法相关,用来完成一张图片的边缘检测

  • 5_dajin 为大津算法相关的代码,用来完成图片的分割

  • 6_minst 为一个经典的手写数字识别 AI 模型(神经网络),可以在笔记本(CPU)上进行模型的训练和推理

  • practice 目录是从零手写 resnet50 模型的主目录,这里面又包含了:

    • model 目录:与开源的 resnet50 模型相关的文件,包括模型的

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