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《使用Keras和YOLO实现在深度学习中的图像分类和目标检测》
使用Keras和YOLO实现在深度学习中的图像分类和目标检测(包含详细的完整的程序和数据)_图像分类用于自动化检测的例子图片资源-CSDN文库 https://download.csdn.net/download/xiaoxingkongyuxi/89872647。深度学习作为计算机视觉领域中的一个重要分支,已成功应用于图像分类、目标检测、图像生成等多个任务。通过本项目,我们学习了深度学习在计算机视觉中的应用,掌握了如何使用。:使用简单的卷积层结构,便于模型的构建与理解。掌握目标检测算法的基本知识。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143699738
该项目挑战主要有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
特征提取的复杂性
0人
依赖建模中的长短期权衡
0人
不确定性建模
0人
模型超参数优化的复杂性
0人
模型的泛化能力与过拟合问题
0人
实时性与大规模数据处理的计算挑战
0人
实际应用场景中的数据质量问题
0人
数据的非线性和非平稳性
0人
多变量数据的复杂性
0人
其它补充
0人
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