unet代码简单实现_unet级联python代码-爱代码爱编程
该代码为Unet的简单实现。代码使用python语言，tensorflow框架，模型的特征图的通道数与图中略有不同（无伤大雅） import tensorflow as tf import os import numpy
tensorflow和opencv的结合应用_tensorflow与opencv-爱代码爱编程
TensorFlow 和 OpenCV 的结合应用涵盖了广泛的领域，包括但不限于图像处理、物体检测、视频分析、实时视觉系统等。以下是一些结合两者功能的具体应用场景： 物体检测与识别： TensorFlow 可以用于训练各种深度学习模型（如 Faster R-CNN、YOLO、SSD）用于物体检测，而 OpenCV 可以用于预处理图像、显示检测结果、以及
基于tensorflow和opencv的物种识别与个体相似度分析【附完整源码】flask网页版_python tensorflow图片相似度识别-爱代码爱编程
一、OpenCV与TensorFlow介绍 1. 什么是OpenCV OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。OpenCV由英特尔公司在1999年发起，并在2000年以开源的方式发布。该库被设计为高效的计算机视觉应用程序开发工具，支持多种编程语言（如C++、Pytho
esp32部署tensorflow lite_esp32 tensorflow-爱代码爱编程
本来是想找一篇中文教程，不过只看到一个英文官方的，也行吧，虽然效率会慢丢丢。 GitHub - espressif/esp-tflite-micro: TensorFlow Lite Micro for Espressif Chipsets 看了一圈，有个中文的： esp-dl/README_cn.md at master · espressif/e
嵌入式人工智能开发：基于tensorflow lite和opencv的实时姿态估计算法实现_opencv tflite-爱代码爱编程
文章目录 引言环境准备人工智能在嵌入式系统中的应用场景代码示例常见问题及解决方案结论 1. 引言 在嵌入式系统中集成人工智能（AI）技术已经成为一种重要的发展方向。实时姿态估计是AI在嵌入式领域的一个高级应用，能够在资源受限的环境中实时分析人体姿态，广泛应用于健康监测、体育训练等场景。本文将详细介绍如何在嵌入式系统中使用C语言、TensorFlow
在 windows 上使用 docker 运行 tflite-爱代码爱编程
文章目录 前言一、tflite-micro是什么？二、安装Docker-Desktop三、运行tflite-micro 示例项目1. 克隆 tflite-micro 项目2.进入项目文件夹创建dockerfil
t5：运动鞋图片识别-爱代码爱编程
T5周：运动鞋品牌识别 **一、前期工作**1.设置GPU（用CPU可忽略该步骤）2.导入数据3.查看数据 **二、数据预处理**1.加载数据2.可视化数据3.配置数据集 **三、构建CNN
tensorflow 2.0 基础用法（适合初入学习）_tensorflow2.0教程-爱代码爱编程
文章目录 1. 数据类型2. 张量创建2.1 tf.constant2.2 tf.zeros2.3 tf.ones2.4 tf.eye2.5 tf.fill2.6 tf.one_hot2.7 tf.random
使用tensorflow lite micro流程记录(带源码)-爱代码爱编程
文章目录 0 关于tflite micro1 克隆仓库2 编译静态库3 模型转换4 编写工程5 编写demo5.1 进行算子注册 5.2 推理过程6 debug记录6.1 缺少算子 6.2 注册表太小6.
无感知人脸识别考勤系统_人脸识别的无感考勤系统-爱代码爱编程
目录 人脸识别考勤管理系统 目录 一、引言 二、人脸识别考勤方案概述 三、人脸识别考勤功能模块 3.1登录注册功能 3.2 人脸信息录入功能 3.3 人脸识别功能 3.4 数据管理功能 3.5 识别记录功能 3.6关于 四 完整代码 一、引言 人脸识别技术是一项通过计算机视觉技术对人脸图
【tensorflow】t5.运动鞋识别-爱代码爱编程
>- **🍨 本文为[🔗365天深度学习训练营](https://mp.weixin.qq.com/s/0dvHCaOoFnW8SCp3JpzKxg) 中的学习记录博客** >- **🍖 原作者：[K同学啊](https://mtyjkh.blog.csdn.net/)** 一、前期工作和数据预处理 #包含导包和数据，数据处理、检查和
【tf note】t5 运动鞋品牌识别-爱代码爱编程
DL学习笔记 T5 【TF NOTE】T5 运动鞋品牌识别 文章目录 DL学习笔记 T5前言一、设置GPU二、正式开始1.加载数据2.数据可视化3.配置数据集4.搭建模型5.参数设置6.训练模型7.模型
mac m1用tensorflow中的keras进行基本图像分类 -爱代码爱编程
一. 为什么要进行图像分类、图像识别 目的是为了利用计算机对图像进行处理、分析和理解，让计算机能够像人类一样理解和解释图像中的内容。 这一技术的应用范围广泛，包括但不限于人脸识别和商品识别。 人脸识别技术主要应用于安全检查、身份核验与移动支付等领域，而商品识别则广泛应用于商品流通过程，特别是在无人零售领域，如无人货架和智能零售柜等 二. t
第t11周：优化器对比实验-爱代码爱编程
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 一、设置GPU import tensorflow as tf gpus = tf.config.list_phy
tensorflow2.16中的keras包含哪些层(layers)?层的功能及参数详细解释 -爱代码爱编程
在Keras中，层（Layer）是构建神经网络的基本组件。Keras提供了多种类型的层，用于处理不同类型的输入数据和执行特定的数学操作。 英文版可参考TensorFlow官方文档：Module: tf.keras.layers | TensorFlow v2.16.1 一.层的分类 1. 基本网络层 1.1. Dense层 用于执行全连接
tensorflow2深度学习从入门到精通第四章—tensorflow 基础_out = layer(x) print(out.shape)-爱代码爱编程
下面解释tf.one_hot函数 tf.one_hot tf.one_hot()函数是将input转化为one-hot类型数据输出，相当 将多个数值联合放在一起作为多个相同类型的向量，可用于表示各
tensorflow中keras深度学习模型sequential和model详解 -爱代码爱编程
在Keras中有两种深度学习的模型：序列模型（Sequential）和通用模型（Model）。 差异在于不同的拓扑结构。 一. Sequential序列模型 序列模型各层之间是依次顺序的线性关系（多个网络层的线性堆叠），模型结构通过一个列表来制定，或者逐层添加网络结构。 1. 构造模型 通过将网络层实例的列表传递给 Sequential 的构
tensorflow中keras搭建神经网络六步法及参数详解 -爱代码爱编程
一. tf.keras 搭建神经网络六步法 1. import 相关模块 如 import tensorflow as tf。 2. 指定输入网络的训练集和测试集 如指定训练集的输入 x_train 和标签 y_train，测试集的输入 x_test 和标签 y_test。 3. 逐层搭建网络结构 model = tf.keras.model
cesium三维场景中点击实体如何让实体旋转平移缩放_cesium让entity旋转-爱代码爱编程
在学习cesium中，有这么一个需求，在三维场景中,在加载的实体billbord后,点击billbord,能在三维场景中进行旋转拖拽和平移. 利用fabric.js Fabric.js Javascript Canvas Library (fabricjs.com),, 一个能够让你轻而易举操作canvas的神奇的库. Fabric 不仅提供了一个虚
深度学习笔记15_tensorflow实现运动鞋品牌识别-爱代码爱编程
🍨 本文为🔗365天深度学习训练营 中的学习记录博客🍖 原作者：K同学啊 | 接辅导、项目定制 一、我的环境 1.语言环境：Python 3.9 2.编译器：Pycharm 3.深度学习环境：TensorFlow 2.10.0 二、GPU设置 若使用的是cpu则可忽略 import tensorflow