小熊飞桨练习册-07PaddleX寻找火箭车车简介小熊飞桨练习册-07PaddleX寻找火箭车车，是学习目标检测小项目，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-07PaddleX寻找火箭车车Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装FC游戏火箭车，游戏演示文件说明文件说明train.py训练程序prune.py裁剪程序quant.py量化程序infer.py预测程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下onetasks.sh一键训练，量化脚本get_data
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小熊飞桨练习册-05水果数据集简介小熊飞桨练习册-05水果数据集，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-05水果数据集Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序test-gtk.py测试程序GTK界面report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下make-images-labels.py生成训练集图像路径和标签的文本文件che
小熊飞桨练习册-05水果数据集简介小熊飞桨练习册-05水果数据集，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-05水果数据集Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序test-gtk.py测试程序GTK界面report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下make-images-labels.py生成训练集图像路径和标签的文本文件che
小熊飞桨练习册-01手写数字识别简介小熊飞桨练习册-01手写数字识别，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-01手写数字识别Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下check-data.sh检查dataset目录下的数据是否存在mod/lenet.pyLeNet网络模型mod/d
小熊飞桨练习册-01手写数字识别简介小熊飞桨练习册-01手写数字识别，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-01手写数字识别Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下check-data.sh检查dataset目录下的数据是否存在mod/lenet.pyLeNet网络模型mod/d
小熊飞桨练习册-02眼疾识别简介小熊飞桨练习册-02眼疾识别，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-02眼疾识别Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序test-gtk.py测试程序GTK界面report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下check-data.sh检查dataset目录下的数据是否存在mod/alexnet.
小熊飞桨练习册-02眼疾识别简介小熊飞桨练习册-02眼疾识别，本项目开发和测试均在Ubuntu20.04系统下进行。项目最新代码查看主页：小熊飞桨练习册百度飞桨AIStudio主页：小熊飞桨练习册-02眼疾识别Ubuntu系统安装CUDA参考：Ubuntu百度飞桨和CUDA的安装文件说明文件说明train.py训练程序test.py测试程序test-gtk.py测试程序GTK界面report.py报表程序onekey.sh一键获取数据到dataset目录下get-data.sh获取数据到dataset目录下check-data.sh检查dataset目录下的数据是否存在mod/alexnet.
本文将通过针对特定场景任务从模型选择、模型训练、超参优化、效果展示这四个方面与各位读者分享模型开发的一些心得。参考资料：最实用的项目开发全流程!从自建数据集到模型部署,其实没有这么难!神经网络前向传播原理详解写给小白的入门笔记，神经网络梯度下降原理详解使用飞桨可解释性算法库InterpretDL解析人脸识别模型一、模型选择从任务类型出发，选择最合适的模型。1.回归任务从使用Numpy推导，到使用深度学习框架，一步步走进最简单的回归任务：当人工智能邂逅蓝桥杯算法题，会擦出怎样的火花？人脸关键点检测完整代码详见基于空间注意力SAM的GoogLeNet实现
