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在本教程中,您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。
本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型,耐心看完,相信会有很大收获。废话不多说,直切主题…
首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面:
把握好这些主要内容和流程,基本上对分类模型就大致有了个概念。
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大致的UI界面如下,点击输入图片,右侧即可出现结果!
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车牌识别技术的应用与前景展望_车牌识别未来展望-CSDN博客
基于深度学习的鱼眼图像中的停车点检测和分类是为二维物体检测而开发的。我们的工作增强了预测关键点和方框的能力。这在许多场景中很有用,因为对象不能用右上的矩形“紧密”表示。
一个这样的例子,道路上的任何标记,由于透视效果,在现实世界中的对象矩形不会在图像中保持矩形,所以关键点检测显得格外重要。鱼眼图像还呈现了观察到这种现象的另一种场景,由于鱼眼宽广的视角,可以扑捉更多画像。
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针对不同的天气则采取不同的图像前处理方法来提升图像质量。
雾天天气 时,针对当下求解的透射率会导致去雾结果出现光晕、伪影现象,本文采用加权最小二乘法细化透射率透。
针对四叉树法得到的大气光值不精确的问题,改进四叉树法来解决上述问题。将上述得到的透射率和大气光值代入大气散射模型完成去雾处理;
在图像处理后加入目标检测,提高了目标检测精度以及目标数量。
下图展现了雾天处理后的结果
图第一列为雾霾图像,第二列为没有加入图像处理的目标检测结果图,第三列为去雾后的目标检测结果图
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