tensorflow 文章 進入tensorflow技術(shù)社區(qū)
基于目標檢測的智能垃圾分類垃圾桶的設計
- 本設計使用目標檢測識別進行分類垃圾以代替?zhèn)鹘y(tǒng)的人工分類。本設計旨在用前沿的YOLOv3模型去實現(xiàn)準確的垃圾識別。設計中的模型利用Anaconda搭建環(huán)境變量，并在Pycharm軟件上運行模型。YOLOv3模型實驗所需的數(shù)據(jù)集來自華為云人工智能大賽提供的垃圾分類數(shù)據(jù)集，共有44種垃圾類別，圖片數(shù)為1.9萬張。經(jīng)測試發(fā)現(xiàn)YOLOv3模型能夠快速而又準確地識別出44種垃圾，隨后通過藍牙發(fā)出信號給STM32單片機部分，單片機通過控制舵機旋轉(zhuǎn)后完成全自動化垃圾分類。
- 關(guān)鍵字： 智能分類垃圾桶 環(huán)境保護 STM32單片機 深度學習 TensorFlow YOLOv3 202202
基于Tensorflow的智能垃圾分類系統(tǒng)的研究與設計
- 祝朝坤，魏倫勝（鄭州工商學院，河南?鄭州?451400） 摘?要：本研究旨在開發(fā)一種基于TensorFlow的深度學習應用程序，該應用程序通過OpenCV圖像處理檢測垃圾中的垃圾類型。為了提供最有效的方法，本研究對眾所周知的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)進行了實驗。經(jīng)測試Inception-v4的準確率要優(yōu)于其他同類模型。本研究的模型是經(jīng)過精心優(yōu)化的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)，用于對選定的可回收對象類別進行分類，其數(shù)據(jù)將通過STM32硬件端進行分析進而控制整個垃圾分類系統(tǒng)。 關(guān)鍵詞：TensorFlow；
- 關(guān)鍵字： 202006 TensorFlow Inception-v4 垃圾分類 STM32 OpenCV
谷歌開源更快、更高效的 TensorFlow 運行時 TFRT
- TensorFlow 官方博客宣布開源新的運行時 TFRT，該運行時提供了統(tǒng)一的、可擴展的基礎結(jié)構(gòu)層，并在各類硬件上均具有高性能?！ FRT 產(chǎn)品經(jīng)理 Eric Johnson 表示，TFRT 將取代現(xiàn)有的 TensorFlow 運行時。原有的 TensorFlow 運行時最初是為圖形執(zhí)行和訓練模型的工作負載而構(gòu)建的。與之相比，新的運行時將急切的執(zhí)行需求放在第一位，同時特別強調(diào)架構(gòu)的可擴展性和模塊化?！ ∷軌蚝芎玫貪M足開發(fā)復雜模型時尋求更快的迭代時
- 關(guān)鍵字： 谷歌 TensorFlow TFRT
一步一步學用Tensorflow構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
- 0. 簡介 在過去，我寫的主要都是“傳統(tǒng)類”的機器學習文章，如樸素貝葉斯分類、邏輯回歸和Perceptron算法。在過去的一年中，我一直在研究深度學習技術(shù)，因此，我想和大家分享一下如何使用Tensorflow從頭開始構(gòu)建和訓練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。這樣，我們以后就可以將這個知識作為一個構(gòu)建塊來創(chuàng)造有趣的深度學習應用程序了。 為此，你需要安裝Tensorflow(請參閱安裝說明)，你還應該對Python編程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡背后的理論有一個基本的了解。安裝完Tensorflow之后，你可以在不依賴GP
- 關(guān)鍵字： Tensorflow 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
對比深度學習十大框架：TensorFlow 并非最好？
- 2016 年已經(jīng)過去，BEEVA Labs 數(shù)據(jù)分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章，盤點了目前最流行的深度學習框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道：「我常聽到人們談論深度學習——我該從哪里開始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽說 Caffe 很常用，但會不會太難了?在 BEEVA Lab
- 關(guān)鍵字： TensorFlow 深度學習
谷歌為什么敢于開源自家機器學習軟件？
- 谷歌日前將公司最新的機器學習軟件開源，雖說該系統(tǒng)對谷歌的語音、圖像識別程序來說至關(guān)重要，但將其開源并不會危及公司的戰(zhàn)略，這可能就是實力吧。
- 關(guān)鍵字： 谷歌 TensorFlow
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