soejjdiwjssundo的博客

本项目基于MobileNetV2实现端到端的中国车牌识别系统，包含车牌检测和内容识别两阶段流程。系统采用YOLOv8进行车牌定位，MobileNetV2+LSTM+注意力机制进行字符识别，具有轻量化、高准确率特点。数据集使用CCPD2019处理后的车牌图像，支持中文字体自动适配和倾斜矫正。项目提供完整的训练机制、可视化界面和模型文件，适用于停车场管理、交通监控等场景。

本文介绍了一种基于YOLOv8的车牌检测与识别系统。

本文提出了一种基于TransUNet的眼底血管分割方法，融合了Transformer的全局注意力机制和UNet的局部特征提取能力。项目采用FIVES眼底血管数据集，通过卷积编码器提取局部特征，Transformer编码器建模全局语义依赖，最终输出精准的分割结果。模型创新性地通过PatchEmbedding模块将特征图转换为序列格式，并加入位置编码，有效解决了传统UNet在长距离特征依赖建模上的不足

本项目是一个基于深度学习的中文语音识别系统，旨在将中文语音信号准确转换为对应的文本内容

摘要 本项目基于Stable Diffusion和LoRA技术开发了一套动物图像生成系统，支持通过文本描述生成100种不同动物的高质量图像。系统采用LoRA微调技术实现轻量级模型训练，并配备PyQt5图形界面，支持实时参数调整和图像预览。数据集包含100类动物图片，经过数据增强处理以提高模型泛化能力。核心模型架构包含VAE、CLIP文本编码器、U-Net和噪声调度器，通过潜在扩散过程实现高效图像生成。项目提供完整代码、训练流程和预训练模型，可用于个性化动物图像生成任务。

本文提出了一种基于EfficientNet-B7的街景门牌字符识别方法。针对街景图像中字符长度不固定、字体多样、背景复杂等问题，设计了结合EfficientNet-B7特征提取、Transformer序列建模和CTC损失函数的端到端识别方案。方法采用数据增强策略提升模型泛化能力，通过双阶段特征建模处理局部特征和序列依赖关系，并利用CTC损失解决输入输出长度对齐问题。

电商购买序列预测系统摘要 本项目构建了一个基于LSTM和注意力机制的电商购买预测系统，用于预测用户下一次可能的购买商品。

本项目是一个基于预训练语言模型（BERT/RoBERTa）的中文商品分类系统，旨在实现对商品名称的自动多级标签分类。该系统能够处理复杂的商品命名文本，自动识别商品的一级和二级类别标签，为电商平台、零售系统或商品管理系统提供高效准确的商品分类服务。

本项目是一个基于深度学习的植物性状预测系统，使用多模态数据（植物图像和环境特征）来预测植物的多种性状。该系统结合了计算机视觉和机器学习技术，能够从植物图像和环境数据中提取特征，并准确预测包括叶片特性、生长状态等在内的多个植物性状指标

《动物世界探索家》是一款基于深度学习的动物识别系统，结合了图像识别与趣味游戏功能。系统采用EfficientNetB6模型，支持100种动物分类识别，并包含三大核心模块：图像识别、动物知识测试游戏和互动图鉴。项目提供完整的GUI界面，采用现代化设计风格，具有用户进度追踪、分类浏览（陆地/海洋/空中动物）和视觉反馈功能。系统通过TensorFlow实现模型训练，Tkinter构建交互界面，数据增强技术提升识别准确率。开源代码包含完整的文件夹结构，涵盖模型训练脚本、预测模块和资源文件，适合教育展示和实际应用场景

动物界的高效侦探：基于EfficientNetB6的100种动物识别系统 项目开发了一个功能完善的动物识别系统，采用深度学习技术准确识别100种不同动物。系统包含三大核心功能：动物图片识别、互动小游戏和动物图鉴浏览。 关键技术亮点： 使用高效的EfficientNetB6模型架构，通过复合缩放技术均衡优化网络深度、宽度和分辨率 采用MBConv模块作为基础构建块，结合深度可分离卷积和SE注意力机制 应用迁移学习策略，冻结底层权重并自定义分类头以适应动物分类任务 系统特点： 支持动物分类浏览（陆地/海洋/空中

基于PyQt5的NBA球星识别小游戏系统。该系统结合深度学习技术（EfficientNetV2L模型）实现对NBA球星图像的分类识别，并设计了现代化UI界面进行交互展示。项目亮点包括：两阶段训练策略、通道注意力机制增强、加权Top-3准确率评估、渐变背景动画效果等。系统包含主菜单、识别页面和游戏模式，可测试用户对NBA球星的了解程度。

本文介绍了一个基于机器学习的肥料推荐系统，通过分析土壤特性和环境条件预测最优肥料类型。系统采用LightGBM梯度提升框架构建多分类模型，创新性地使用5折分层交叉验证和MAP@3评估指标（Mean Average Precision at Top 3）。项目重点实施了特征工程，包括构建营养元素比例特征（N/P、N/K、P/K）、环境交互特征（温湿度综合指标）和营养总量特征，这些衍生特征有效增强了模型对农业生态系统的理解能力。数据预处理包含标准化处理和类别变量编码，采用分层交叉验证解决类别不平衡问题，确保模型

本项目构建了一个深度学习模型，用于识别NBA球星图像。系统采用EfficientNetV2L作为基础架构，结合通道注意力机制和两阶段训练策略。数据集包含60位NBA球星的图像，每个类别约300-400张图片，通过手动收集和清洗获得。模型实现了加权Top-3准确率评估，并采用余弦衰减学习率调度策略。

基于CatBoost算法的毒蘑菇识别分类项目。该项目使用Kaggle竞赛数据集，包含22个蘑菇特征（如菌盖形状、颜色、气味等）和毒性标签(e/p)。项目采用CatBoost梯度提升算法，通过有序Boosting技术处理类别特征，构建了高准确率(>99%)的蘑菇毒性分类器。系统包含数据预处理、模型训练与验证模块，可输出详细预测概率辅助决策。

这个项目使用机器学习技术预测二手车市场价格，基于车辆属性如品牌、型号、使用年限、行驶里程等特征构建预测模型。

本项目使用BERT多任务学习框架检测学生数学解题中的误解，包含三个核心任务：(1)答案正确性分类(二分类)，(2)误解存在检测(二分类)，(3)具体误解类型识别(多分类)。

本文介绍了一个基于RoBERTa的医学Query语义匹配系统，旨在判断医疗查询对之间的语义相关性。系统可将查询对分为三类：主题等价（2分）、语义子集关系（1分）和语义父集或无关（0分）。该项目使用CBLUE基准中的KUAKE-QQR数据集，包含6,938条训练样本和2,312条验证/测试样本。系统基于RoBERTa-large预训练模型，结合早停机制和训练可视化技术，实现了医疗文本的精准语义匹配。

本项目开发了一个基于CNN14深度学习模型的食物声音分类系统，能够识别20种不同食物的咀嚼声音。系统采用梅尔频谱图作为音频特征表示，通过数据增强技术（时域拉伸和频谱掩蔽）提升模型泛化能力。CNN14模型包含6个卷积块和全局平均池化层，专为音频信号处理优化。

本文介绍了一个基于改进双塔神经网络的语义匹配模型，该模型结合了BiLSTM、自注意力机制和卷积神经网络，用于判断两个句子在语义上的相似程度。

本项目基于U-Net架构实现航拍图像中的建筑物分割，采用EfficientNet-B4作为编码器，结合RLE编码优化存储和传输效率。

本文介绍了一个基于EfficientNet_B4模型的狗狗月龄预测系统。项目通过计算机视觉技术分析宠物犬正脸图片，预测其月龄值（0-192个月）。

本项目实现了一个基于Flask和MySQL的期货数据分析系统，主要功能包括期货市场涨跌统计、每日市场观点分析、PDF报告生成与数据筛选。项目采用模块化设计，包含数据格式转换、特征提取、数据库存储和可视化展示全流程。数据集仅供学习使用，强调不可商用盈利。

本项目是一个基于 BERT 和 HanLP 中的一系列自然语言处理方法，旨在开发一个基于深度学习的仇恨言论检测系统，能够识别文本中的仇恨言论目标群体以及言论核心论点，系统采用BERT模型以及HanLP库中的语义角色标注（SRL）和依存句法分析（DEP），通过语义分析和模式识别技术实现高效检测

这是一个基于Python和Pygame开发的2D坦克大战游戏。游戏实现了玩家坦克控制、敌方AI坦克、多种地图元素（墙壁、铁墙、河流、草丛）以及爆炸效果等核心功能。项目采用面向对象设计，包含Tank类和Bullet类处理坦克移动与射击逻辑，并通过碰撞检测实现战斗系统。游戏主循环控制帧率稳定在50FPS左右，同时处理用户输入和渲染各类游戏元素。

本文介绍了一个基于Python和Pygame开发的贪吃蛇游戏项目。该项目采用模块化设计，包含蛇类、食物类和主游戏循环类，使用向量简化坐标操作。游戏支持方向键控制蛇的移动、碰撞检测、计分系统等功能，并配有精美的蛇身和食物贴图。

本项目实现了一个基于PyTorch的MNIST手写数字识别系统，使用卷积神经网络（CNN）模型进行训练和评估。系统包含完整的训练、评估和可视化界面功能，能够识别0-9的手写数字，并提供了友好的GUI界面进行实时手写识别。

本次项目使用Streamlit和Neo4j图数据库，是有关人工智能、5G技术等九个方面的中国先进技术知识图谱的问答系统项目，主要功能包括：从论文基础数据中抽取实体和关系构建知识图谱、提供关于中国先进技术的自然语言问答接口、使用Neo4j图数据库存储和查询知识图谱数据、提供Streamlit构建的Web界面进行交互。

本次项目基于Neo4j对中国先进技术领域构建知识图谱，并完成对于知识图谱的基础增删改查操作

本项目是基于大众点评的餐厅文字评论，使用HAN模型，对评论进行多方位（总体、环境、口味、服务）情感评分进行预测。

本项目采用深度学习方法，具体使用架构实现英文到中文的机器翻译任务。是一种基于自注意力机制的序列到序列（Seq2Seq）模型，专为高效处理长距离依赖和并行计算设计。其核心思想是通过多头注意力替代传统循环或卷积结构，实现全局上下文建模。主要由编码器(Encoder)和解码器(Decoder)组成，采用完全基于注意力机制的结构，摒弃了传统的循环神经网络。

项目使用Jetbot机器人调用本身具备的摄像头，根据实际场景的光影调整三种信号灯颜色的HSV阈值定义，实现对信号灯的精确识别和反应运动逻辑

本项目基于多模态深度学习的情感分析系统，融合图像与文本双模态输入，通过改进的ResNet101(集成通道注意力机制) 解析酒店环境图片，实现八类主题属性识别和情感倾向检测，同时结合微调的中文Bert模型对评论文本进行六个维度的细粒度情感分析，因为使用的是文本和图像分别训练模型，然后综合计算得到情感倾向，所以项目支持图像、文本独立或联合推理。项目采用多任务学习架构，具备模块化设计、注意力增强、概率融合决策等技术特性，并采用Flask框架构建 Web 服务。