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自动驾驶路径规划与控制:讨论自动驾驶车辆的路径规划算法,如A*、Dijkstra等,以及控制策略,如PID控制等
摘要 随着自动驾驶技术的快速发展 路径规划和控制算法在自动驾驶系统中扮演了越来越重要的角色 本文将探讨自动驾驶车辆的路径规划算法 如A 和Dijkstra 以及控制策略 如PID控制 同时 我们将引用相关论文 以便于深入了解这些技术的原理和
2023年(机器学习amp深度学习)千篇实战宝典
算法
自动驾驶
人工智能
深度学习
深度学习实战:利用Xception算法和PaddlePaddle进行鸟类图像识别
目录 1 引言 2 Xception算法介绍 3 鸟类识别问题介绍 4 数据集 5 使用PaddlePaddle实现Xception
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计算机视觉
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数据清洗:让数据更纯净,Python实战 机器学习&深度学习
目录 步骤1 导入必要的库 步骤2 加载数据 步骤3 处理缺失值 3 1 删除含有缺失值的行
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音乐生成 - 使用LSTM和Transformer模型进行MIDI音乐生成
欢迎来到这篇博客 在这篇文章中 我们将讨论如何使用LSTM和Transformer模型生成音乐 特别是MIDI音乐 在这个过程中 我们将使用Python编程语言以及一些常见的库 让我们开始吧 1 简介 深度学习已经在许多领域取得了显著的成功
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深度学习
3D形状分割:在ShapeNet数据集上使用PointNet++进行3D形状分割任务
在本篇博客中 我们将探讨如何使用PointNet 模型在ShapeNet数据集上进行3D形状分割任务 3D形状分割是计算机视觉和深度学习领域的一个重要研究方向 可以用于识别3D点云数据中的不同部分 PointNet 是一种基于点云数据的深度
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yolo毕业设计(车辆识别、行人识别、车牌识别)
车牌识别视频 车辆识别视频 yolov5车辆识别视频 yolov5 yoloR对比行人车辆识别视频
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人脸属性识别 - 使用多任务学习模型在CelebA数据集上进行人脸属性识别任务
简介 人脸属性识别是计算机视觉领域的一个重要应用 它可以用于人脸检测 人脸识别 表情识别等多个领域 本文将介绍如何使用多任务学习模型在CelebA数据集上进行人脸属性识别任务 我们将使用Python编写代码 并使用PyTorch框架搭建我们
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基于卷积神经网络的车道线检测
在本博客中 我们将探讨如何使用卷积神经网络 CNN 在Udacity自动驾驶数据集上进行车道线检测 我们将首先简要介绍自动驾驶的相关知识 然后介绍车道线检测的重要性 接下来 我们将构建一个CNN模型 并在Udacity数据集上对其进行训练和
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23年 yolov5车辆识别+行人识别+车牌识别+车速检测代码(python)
行人识别yolov5和v7对比 yolo车距 yolo车距1 代码 yolov5车辆检测代码 已有1503人下载 代码无需更改 直接可以预测 流程
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卷积神经网络(CNN)入门:使用Python实现手写数字识别
在上一篇文章中 我们介绍了如何使用Python实现一个简单的前馈神经网络 本文将重点介绍卷积神经网络 CNN 这是一种在计算机视觉任务中表现优异的深度学习模型 我们将从卷积神经网络的基本原理开始 介绍卷积层 池化层和全连接层等概念 然后使用
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