网络哈士奇-优快云博客

原创对于分类检测时选用yolo网络和ResNet网络的比较与分析，以检测民族服饰图案为例

另外，通过建立识别系统搭载在服务器上，用户利用云平台上传所拍摄到的民族服饰图象后系统调用模型进行结果预测，将返回的结果及相关专业信息显示在网页界面上，也是不错的思路，但出于实际，部署在轻量化的设备中，更方便人们的使用以及结合景区智能导游设备等，更适合方便人们对传统文化的学习与传承。综上所述，对于深度检测图片目标中的细节上，resnet网络可以进行多层次卷积的结构进行分类，创新性的建立残差链接在不断的进行加深训练中，经过更深的网络结构十分适合处理复杂的图象。而对于算力较强的设备ResNet网络是更好的选择。

2024-10-08 11:43:52 2803

原创基于深度学习的常见动物情绪分类模型

数据预处理：为了确保模型的有效性，我对数据进行了归一化处理，调整了图片的尺寸（224x224），并进行了数据增强（如翻转、裁剪等）来增加数据多样性。在这个项目中，通过图像增强等手段，增加了训练数据的多样性，显著提高了模型的表现。**模型性能**：经过100个epoch的训练，最终模型在测试集上的准确率达到了90%以上，能够较为准确地识别猫、狗、鼠的不同情绪。4. 模型优化与部署：通过剪枝和量化技术，可以在不明显降低模型性能的情况下，减少模型的大小和计算需求，这对部署到资源有限的设备非常重要。

2024-09-11 22:58:49 977 1

基于YOLOv5的猫狗鼠情绪分类模型训练实践与项目复盘

在宠物情绪识别领域，利用深度学习技术进行分类是一个热门且具有实际意义的应用场景。基于此，我选择了YOLOv5进行分类模型的训练，用于识别猫、狗、鼠的不同情绪类型。通过自定义数据集，结合YOLOv5强大的分类功能，开发了一个轻量化的情绪分类模型。 1. YOLOv5 分类模型的应用：虽然YOLOv5更多应用于目标检测，但分类模型在小数据集或特定任务上也能发挥强大的作用。本文实践展示了如何使用YOLOv5进行高效的情绪分类任务。 2. 自定义数据集的准备：高质量的数据集是成功训练模型的基础。在这个项目中，通过图像增强等手段，增加了训练数据的多样性，显著提高了模型的表现。 3. 模型超参数调整的重要性：超参数（如学习率、批次大小、训练轮次）的选择直接影响到模型的训练效果。根据不同的任务场景，灵活调整这些参数，可以得到显著的性能提升。 4. 模型优化与部署：通过剪枝和量化技术，可以在不明显降低模型性能的情况下，减少模型的大小和计算需求，这对部署到资源有限的设备非常重要。 ------------------上传为权重文件，需要安装环境欢迎咨询

2024-09-11

遇到一个的问题，请教各位

2023-10-01

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