AI源碼解讀：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)案例（CNN Python版）

項目1電影推薦小程序
1.1總體設(shè)計
1.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
1.1.2系統(tǒng)流程
1.2運行環(huán)境
1.2.1Python環(huán)境
1.2.2TensorFlow環(huán)境
1.3模塊實現(xiàn)
1.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
1.3.2模型設(shè)計
1.3.3模型訓(xùn)練及測試
1.3.4特征矩陣提取
1.3.5推薦電影
1.3.6客戶端
1.4系統(tǒng)測試
1.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
1.4.2運行結(jié)果
項目2服裝分類助手
2.1總體設(shè)計
2.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
2.1.2系統(tǒng)流程
2.2運行環(huán)境
2.2.1Python環(huán)境
2.2.2PyTorch環(huán)境
2.2.3Django環(huán)境
2.3模塊實現(xiàn)
2.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.2模型創(chuàng)建與編譯
2.3.3模型訓(xùn)練及保存
2.3.4模型生成
2.4系統(tǒng)測試
2.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
2.4.2測試效果
2.4.3模型應(yīng)用
項目3檢索式模型聊天機器人
3.1總體設(shè)計
3.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
3.1.2系統(tǒng)流程
3.2運行環(huán)境
3.2.1Python環(huán)境
3.2.2TensorFlow環(huán)境
3.3模塊實現(xiàn)
3.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.3.2模型創(chuàng)建與編譯
3.3.3模型訓(xùn)練及保存
3.3.4模型生成
3.4系統(tǒng)測試
3.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
3.4.2測試效果
3.4.3模型應(yīng)用
項目4方言種類識別
4.1總體設(shè)計
4.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
4.1.2系統(tǒng)流程
4.2運行環(huán)境
4.2.1Python環(huán)境
4.2.2TensorFlow環(huán)境
4.2.3Jupyter Notebook環(huán)境
4.2.4PyCharm環(huán)境
4.3模塊實現(xiàn)
4.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
4.3.2模型構(gòu)建
4.3.3模型訓(xùn)練及保存
4.3.4模型生成
4.4系統(tǒng)測試
4.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
4.4.2測試效果
項目5行人檢測與追蹤計數(shù)
5.1總體設(shè)計
5.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
5.1.2系統(tǒng)流程
5.2運行環(huán)境
5.2.1Python環(huán)境
5.2.2TensorFlow環(huán)境
5.2.3安裝所需的軟件包
5.2.4硬件環(huán)境
5.3模塊實現(xiàn)
5.3.1準(zhǔn)備數(shù)據(jù)
5.3.2數(shù)據(jù)預(yù)處理
5.3.3目標(biāo)檢測
5.3.4目標(biāo)追蹤
5.3.5主函數(shù)
5.4系統(tǒng)測試
項目6智能果實采摘指導(dǎo)系統(tǒng)
6.1總體設(shè)計
6.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
6.1.2系統(tǒng)流程
6.2運行環(huán)境
6.2.1Python環(huán)境
6.2.2TensorFlow環(huán)境
6.2.3Jupyter Notebook環(huán)境
6.2.4PyCharm環(huán)境
6.2.5微信開發(fā)者工具
6.2.6OneNET云平臺
6.3模塊實現(xiàn)
6.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
6.3.2創(chuàng)建模型與編譯
6.3.3模型訓(xùn)練及保存
6.3.4上傳結(jié)果
6.3.5小程序開發(fā)
6.4系統(tǒng)測試
6.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
6.4.2測試效果
6.4.3外部訪問效果
項目7基于CNN的貓種類識別
7.1總體設(shè)計
7.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
7.1.2系統(tǒng)流程
7.2運行環(huán)境
7.2.1計算型云服務(wù)器
7.2.2Python環(huán)境
7.2.3TensorFlow環(huán)境
7.2.4MySQL環(huán)境
7.2.5Django環(huán)境
7.3模塊實現(xiàn)
7.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
7.3.2數(shù)據(jù)增強
7.3.3普通CNN模型
7.3.4殘差網(wǎng)絡(luò)模型
7.3.5模型生成
7.4系統(tǒng)測試
7.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
7.4.2測試效果
7.4.3模型應(yīng)用
項目8基于VGG16的駕駛行為分析
8.1總體設(shè)計
8.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
8.1.2系統(tǒng)流程
8.2運行環(huán)境
8.2.1Python環(huán)境
8.2.2TensorFlow環(huán)境
8.2.3Android環(huán)境
8.3模塊實現(xiàn)
8.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
8.3.2模型構(gòu)建
8.3.3模型訓(xùn)練及保存
8.3.4模型生成
8.4系統(tǒng)測試
8.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
8.4.2測試效果
8.4.3模型應(yīng)用
項目9基于Mask RCNN的娛樂視頻生成器
9.1總體設(shè)計
9.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
9.1.2系統(tǒng)流程
9.2運行環(huán)境
9.2.1Python環(huán)境
9.2.2PyTorch環(huán)境
9.2.3Detectron2平臺
9.2.4MoviePy的安裝
9.2.5PyQt的安裝
9.3模塊實現(xiàn)
9.3.1數(shù)據(jù)處理
9.3.2視頻處理
9.3.3PyQt界面
9.4系統(tǒng)測試
9.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
9.4.2運行效率
9.4.3應(yīng)用使用說明
項目10基于CycleGAN的圖像轉(zhuǎn)換
10.1總體設(shè)計
10.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
10.1.2系統(tǒng)流程
10.2運行環(huán)境
10.2.1Python環(huán)境
10.2.2TensorFlow GPU環(huán)境
10.2.3Android環(huán)境
10.3模塊實現(xiàn)
10.3.1數(shù)據(jù)集預(yù)處理
10.3.2模型構(gòu)建
10.3.3模塊分析
10.3.4模型訓(xùn)練及保存
10.3.5模型生成
10.4系統(tǒng)測試
項目11交通警察——車輛監(jiān)控系統(tǒng)
11.1總體設(shè)計
11.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
11.1.2系統(tǒng)流程
11.2運行環(huán)境
11.2.1Python環(huán)境
11.2.2TensorFlow環(huán)境
11.2.3PyCharm IDE配置
11.2.4Protoc配置
11.3模塊實現(xiàn)
11.3.1API下載及載入
11.3.2識別訓(xùn)練
11.3.3導(dǎo)入模型與編譯
11.3.4模型生成
11.4系統(tǒng)測試
項目12驗證碼的生成與識別
12.1總體設(shè)計
12.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
12.1.2系統(tǒng)流程
12.2運行環(huán)境
12.2.1Python環(huán)境
12.2.2TensorFlow環(huán)境
12.2.3VsCode環(huán)境
12.3模塊實現(xiàn)
12.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
12.3.2模型搭建
12.3.3模型訓(xùn)練及保存
12.3.4模型測試
12.4系統(tǒng)測試
12.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
12.4.2測試效果
項目13基于CNN的交通標(biāo)志識別
13.1總體設(shè)計
13.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
13.1.2系統(tǒng)流程
13.2運行環(huán)境
13.3模塊實現(xiàn)
13.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
13.3.2模型構(gòu)建
13.3.3模型訓(xùn)練及保存
13.4系統(tǒng)測試
13.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
13.4.2測試效果
項目14圖像風(fēng)格轉(zhuǎn)移
14.1總體設(shè)計
14.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
14.1.2系統(tǒng)流程
14.2運行環(huán)境
14.2.1Python環(huán)境
14.2.2TensorFlow環(huán)境
14.2.3庫安裝
14.2.4VGG19網(wǎng)絡(luò)下載
14.3模塊實現(xiàn)
14.3.1實時風(fēng)格轉(zhuǎn)移
14.3.2非實時風(fēng)格轉(zhuǎn)移
14.3.3交互界面設(shè)計
14.4系統(tǒng)測試
14.4.1非實時風(fēng)格轉(zhuǎn)移測試
14.4.2實時風(fēng)格轉(zhuǎn)移測試
項目15口罩識別系統(tǒng)
15.1總體設(shè)計
15.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
15.1.2系統(tǒng)流程
15.2運行環(huán)境
15.3模塊實現(xiàn)
15.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
15.3.2模型訓(xùn)練及保存
15.3.3頁面顯示和視頻流輸入
15.3.4模型生成
15.4系統(tǒng)測試
15.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
15.4.2測試效果
項目16垃圾分類微信小程序
16.1總體設(shè)計
16.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
16.1.2系統(tǒng)流程
16.2運行環(huán)境
16.2.1Python環(huán)境
16.2.2TensorFlow環(huán)境
16.2.3微信小程序及后臺服務(wù)器環(huán)境
16.3模塊實現(xiàn)
16.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
16.3.2創(chuàng)建模型與編譯
16.3.3模型訓(xùn)練及保存
16.3.4模型生成
16.4系統(tǒng)測試
16.4.1訓(xùn)練準(zhǔn)確率
16.4.2測試效果
16.4.3模型應(yīng)用
項目17基于OpenCV的人臉識別程序
17.1總體設(shè)計
17.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
17.1.2系統(tǒng)流程
17.2運行環(huán)境
17.2.1Python環(huán)境
17.2.2TensorFlow環(huán)境
17.3模塊實現(xiàn)
17.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
17.3.2模型構(gòu)建
17.3.3模型訓(xùn)練
17.4系統(tǒng)測試
項目18基于CGAN的線稿自動上色
18.1總體設(shè)計
18.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
18.1.2系統(tǒng)流程
18.2運行環(huán)境
18.2.1Python環(huán)境
18.2.2TensorFlow環(huán)境
18.3模塊實現(xiàn)
18.3.1數(shù)據(jù)預(yù)處理
18.3.2模型構(gòu)建
18.3.3模型訓(xùn)練及保存
18.3.4模型應(yīng)用
18.4系統(tǒng)測試
18.4.1訓(xùn)練效果
18.4.2測試效果
18.4.3模型使用說明
項目19基于ACGAN的動漫頭像生成
19.1總體設(shè)計
19.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
19.1.2系統(tǒng)流程
19.2運行環(huán)境
19.2.1Python環(huán)境
19.2.2TensorFlow環(huán)境
19.2.3OpenCV環(huán)境
19.2.4Illustration2Vec
19.3模塊實現(xiàn)
19.3.1數(shù)據(jù)獲取
19.3.2數(shù)據(jù)處理
19.3.3模型構(gòu)建
19.3.4模型訓(xùn)練及保存
19.4系統(tǒng)測試
19.4.1模型導(dǎo)入及調(diào)用
19.4.2生成指定標(biāo)簽
項目20手勢語言識別
20.1總體設(shè)計
20.1.1系統(tǒng)整體結(jié)構(gòu)
20.1.2系統(tǒng)流程
20.2運行環(huán)境
20.2.1Python環(huán)境
20.2.2TensorFlow環(huán)境
20.2.3OpenCVPython環(huán)境
20.3模塊實現(xiàn)
20.3.1設(shè)置直方圖
20.3.2載入手勢圖片
20.3.3模型訓(xùn)練及保存
20.4系統(tǒng)測試
20.4.1測試準(zhǔn)確率
20.4.2測試效果