当前位置: 首页 > news >正文

基于CNN卷积神经网络识别汉字合集-视频介绍下自取

内容包括:

含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版

109含ShuffleNet等多个模型的手写中文汉字识别摄像头版_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

含resnet等多个模型的手写整句或单个中文汉字识别

108含resnet等多个模型的手写整句或单个中文汉字识别_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

python语言含lenet5等多种卷积神经网络中文汉字识别

106python语言含lenet5等多种卷积神经网络中文汉字识别_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型

091基于深度学习的手写汉字数字识别含10多种模型_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于hwdb手写汉字数据集的识别检测

033-034基于hwdb手写汉字数据集的识别检测_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt或web界面的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别

001基于pyqt和卷积网络CNN的中文汉字识别_哔哩哔哩_bilibili

本代码用的python语言,pytorch深度学习框架运行,环境的安装可以参考博客:

深度学习环境安装教程-anaconda-python-pytorch_动手学习深度学习的环境安装-CSDN博客

代码总共分成三个部分,01py文件是划分数据集为训练和验证集(或测试集),然后02会读取这个划分好的数据集进行CNN卷积神经网络的训练,训练好的模型保存本地为ckpt格式的model.最后03pyqt的可视化界面可以通过点击按钮来加载图片识别。

相关文章:

  • PostgreSQL的扩展lo
  • AI智能体应用市场趋势分析
  • Uniapp性能优化全面指南:从原理到实践
  • 【数据分析三:Data Storage】数据存储
  • C语言——结构体
  • FPGA基础 -- BRAM简介
  • 数据处理考核培训-报表考试要求
  • 利用SMBMAP、SMBCLIENT和NETEXEC进行高效SMB渗透测试
  • 【Akshare】高效下载股票和ETF数据
  • DECOUPLING REPRESENTATION AND CLASSIFIER FOR LONG-TAILED RECOGNITION
  • 远程桌面控制 BilldDesk v0.30.0支持网页版
  • FPGA基础 -- Verilog 门级建模
  • MIT 6.S081 2020 Lab9 File Systems 个人全流程
  • 【Java并发】volatile 与 synchronized 关键字
  • MySQL的事务隔离级别、锁机制、MVCC的原理
  • 【pytest进阶】pytest详解及进阶使用
  • 开源 Arkts 鸿蒙应用 开发(一)工程文件分析
  • QT中使用QVTKOpenGLNativeWidget显示三维图形(VTK9.x以上版本)
  • Python FastAPI详解
  • CentOS7 安装最新版 Docker
  • 网站建设公司业务培训/湖南靠谱seo优化
  • 建设部网站官网 下载规范/北京seo排名外包
  • 成品源码1688网站免费/凡科建站快车
  • 公司做网站会计凭证怎么做/关键词排名
  • 网站设计定制/免费二级域名注册申请
  • 连接品硕网线做怎么弹网站/全网引流推广