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人类年龄预测（2）
加载模型首先我们将模型结构和权重加载，预训练模型位置存储在weight_file中。In [16]:from SSRNET_model import SSR_netweight_file = "./ssrnet_3_3_3_64_1.0_1.0.h5"img_size = 64stage_num = [3,3,3]lambda_local = 1lambda_d = 1model = SSR...
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2021-07-18 09:54:10
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人类年龄预测（1）
进入ModelArts点击如下链接：https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html ， 进入ModelArts主页。点击“立即使用”按钮，输入用户名和密码登录，进入ModelArts使用页面。创建ModelArts notebook下面，我们在ModelArts中创建一个notebook开发环境，ModelArts notebook提供网...
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2021-07-18 09:52:22
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实例分割-Mask R-CNN 模型
进入ModelArts点击如下链接：https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html ， 进入ModelArts主页。点击“进入控制台”按钮，输入用户名和密码登录，进入ModelArts使用页面创建ModelArts notebook下面，我们在ModelArts中创建一个notebook开发环境，ModelArts notebook提供网...
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2021-07-09 11:07:01
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物体检测YOLOv3实践（2）
开始训练In [8]:from keras.optimizers import Adamfrom yolo3.utils import get_random_data # 设置所有的层可训练for i in range(len(model.layers)): model.layers[i].trainable = True # 选择Adam优化器，设置学习率learning_ra...
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2021-07-09 11:03:39
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物体检测YOLOv3实践
进入ModelArts点击如下链接：https://www.huaweicloud.com/product/modelarts.html ， 进入ModelArts主页。点击“立即使用”按钮，输入用户名和密码登录，进入ModelArts使用页面。创建ModelArts notebook下面，我们在ModelArts中创建一个notebook开发环境，ModelArts notebook提供网...
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2021-07-09 11:02:19
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物体检测-Faster R-CNN（2）
测试部分在这部分中，我们利用训练得到的模型进行推理测试。In [13]:%matplotlib inlinefrom __future__ import absolute_importfrom __future__ import divisionfrom __future__ import print_function# 将路径转入libimport tools._init_pathsfro...
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2021-07-09 10:59:43
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物体检测-Faster R-CNN（1）
物体检测-Faster R-CNN物体检测是计算机视觉中的一个重要的研究领域，在人流检测，行人跟踪，自动驾驶，医学影像等领域有着广泛的应用。不同于简单的图像分类，物体检测旨在对图像中的目标进行精确识别，包括物体的位置和分类，因此能够应用于更多高层视觉处理的场景。例如在自动驾驶领域，需要辨识摄像头拍摄的图像中的车辆、行人、交通指示牌及其位置，以便进一步根据这些数据决定驾驶策略。上一期学习案例中...
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2021-07-09 10:58:23
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