猿急送    47人浏览/19人投稿    820天前    已托管赏金

第4章 安全帽检测模块的实现 27 4.1安全帽跟踪检测及训练过程 27 4.1.1 YOLOv3+DSST算法流程图 27 4.1.2训练过程配置修改 27 4.1.3安全帽的特征提取 28 4.1.4安全帽检测定位 30 4.1.5损失函数 31 4.1.6 DSST算法原理 32 4.1.7训练结果及分析 33 4.2安全帽检测 34 4.2.1单目标检测 34 4.2.2多目标检测 35 4.2.3追踪检测 35 第5章 整体框架设计与系统的实现 37 5.1系统架构设计 37 5.1.1监测系统设计 37 5.1.2视频流接入模块设计 38 5.

猿急送    49人浏览/4人投稿    820天前    已托管赏金

4.1安全帽跟踪检测及训练过程 27 4.1.1 YOLOv3+DSST算法流程图 27 4.1.2训练过程配置修改 27 4.1.3安全帽的特征提取 28 4.1.4安全帽检测定位 30 4.1.5损失函数 31 4.1.6 DSST算法原理 32 4.1.7训练结果及分析 33 4.2安全帽检测 34 4.2.1单目标检测 34 4.2.2多目标检测 35 4.2.3追踪检测 35

猿急送    52人浏览/6人投稿    821天前    已托管赏金

1）在OpenGait对CASIA-B数据集复现，建立个人模型（仅对CASIA-B数据集训练测试） 1) 完成人体步行特征的提取，利用深度学习框架遍历数据集下不同分类下的人物的姿态信息进行提取作为动作特征。 2) 划分训练集和验证集，测试模型效果，对模型进行评估。 3) 按照要求编写文档手册

猿急送    34人浏览/41人投稿    822天前    已托管赏金

使用机器学习或深度学习的方式做声纹识别，识别的是工厂高温铝水泄漏的声音、会提供8个样本、要到达的效果的是实时接收电脑的音频，识别出泄漏的声音、然后通知其他系统，准确率要达到90%以上，有相关经验的再报名

猿急送    43人浏览/24人投稿    827天前    已托管赏金

一、设计内容 基于工业现场PLC大数据中存在数据缺失的状况，采用机器学习的方法对数据集进行建模。 二、技术要求 程序设计合理、简洁，满足功能需求，文档齐全。 三、成果形式 1、程序软件 四、所需软硬件实验平台 基于Python开发平台。 （我这边提供数据集）

猿急送    41人浏览/45人投稿    830天前    已托管赏金

硬件平台：海思SS928 移植需求： ① 获取三路500万分辨率YUV数据图像，转换成三路RGB图像； ② 对三路RGB图像进行算法处理，算法主要是opencv类传统函数，无深度学习模型，如：convertTo、split、medianBlur、absdiff等以及图像的矩阵计算； ③ 经过算法处理后，输出一路RGB图像，然后转换成YUV图像输出给嵌入式应用程序，进行网络推流使用； ④ 算法运行单帧图像耗时＜40ms； ⑤ 与嵌入式应用程序联调，可调用算法进行图像推流输出； ⑥ 开发时长：7天以内；

猿急送    29人浏览/7人投稿    831天前    已托管赏金

1.使用4-5个深度学习网络完成该任务，以u-net为主，其余推荐网络有u-net++，deeplabv3，fcn等 2.我们提供数据集，也可以使用开源数据集LEVIR 3.要求对u-net进行简单改进，目前可行思路有加入CBAM或是SE 4.至少踢一个创新点 5.指标使用f1，acc，rec，iou

猿急送    42人浏览/33人投稿    840天前    已托管赏金

数据集可以自己爬，也可以按我在网上找的。 用1到2个模型对航班延误时间、原因进行分析和预测。图可以多一点，所有代码文件要一起发我

猿急送    52人浏览/5人投稿    841天前    已托管赏金

计算测试集总体误差（或准确率）的特定函数 在第一次迭代（epoch）之前和每次迭代之后调用该函数 显示总体误差（或准确率）随迭代次数而变化的情况 尝试修改网络结构（层的大小、数量和/或类型）或训练条件（数据的增加） 完整描述您的最终网络，包括：层数和子层数，确定从输入到输出的所有中间变量（"Xn"），并给出其维数（张量大小）；确定所有连续函数（"Fn"）及其类型；确定这些函数的所有参数（"Wn"），给出其维数（张量大小），并说明其是否为零（相应函数无参数）。 计算一幅图像的正向遍历的浮点运算次数（如果有反向遍历，其运算次数几乎相同

猿急送    53人浏览/45人投稿    841天前    已托管赏金

熟练掌握深度学习deep learning 里的PyTorch ,知道如何优化 CIFAR10分类任务的网络。熟练了解卷积神经网络CNN的各个层，VGG16 ，VGG19或者其他模型,还得会计算损失函数，优化器，梯度下降，dropout 。