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基于深度学习的实战项目1000个

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卷积网路CNN分类的模型一般使用包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、ShuffleNet、VGG、EfficientNet和Swin transformer等10多种模型
目标检测一般是yolov3、yolov4、yolov5、yolox、PSPnet、faster_rcnn、SDD等
图像分割一般是Unet、mask-rcnn、PSPnet、yolov5-segment等

001手写汉字识别-单个汉字识别-pyqt可视化交互界面-python代码

002unet墙体瑕疵检测-python-pytorch

003水果识别小程序-python-pytorch-mobilenet

004基于python的hog+svm实现目标检测

005yolov5_deepsort目标跟踪行人统计数量

006人流目标跟踪pyqt界面_v5_deepsort

007CycleGAN_风格迁移+qt界面

008yolov4口罩目标检测识别

009中草药识别小程序

010基于vgg的CT_COVID与CT_NonCOVID二分类识别

011汉字识别crnn_qt界面

012yolov3口罩识别检测_是否佩戴规范检测_qt界面

013yolov3交通牌检测_CCTSDB数据集检测

014人脸识别打卡签到系统pyqt界面

015

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