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京东 11.11 红包
3.4 定义数据集
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原书信息:清华大学出版社-图书详情-《TensorFlow+Android经典模型从理论到实战(微课视频版)》 http://www.tup.tsinghua.edu.cn/booksCenter/book_09703501.html 第3章 EfficientDet与美食场景检测 当你读完第3章时,你应该能够: l 熟悉和理解美食数据集的结构特点。 l 了解解决目标检测问题的技术路线。 l 掌握一种为数据集做标签的方法。 l 理解掌握EfficientDet-D0~D7模型的体系结构与工作原理。 l 基于TFLite Model Maker做迁移学习。 l 基于TFLite Task Library在Android上部署TFLite模型。 l 基于mAP指标评价目标检测模型。 l 民以食为天,即刻拥有在美食领域干事创业的冲动与梦想。
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2.16 Android手机测试
2.11 添加TFLite模型元数据
2.6 MobileNetV3解析
3.2 技术路线
2.7 MobileNetV3建模
3.8 评估指标
2.8 MobileNetV3训练
2.10 MobileNetV3-Lite版
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2.4 MobileNetV1解析
2.2 技术路线
2.1 Merlin鸟种识别
1.1 数据集
3.15 小结
可以说知道这五个网站就没有找不到的数据集!特别是最后一个简直就是学术利器!-人工智能/深度学习/机器学习/数据集
3.3 MakeSense定义标签
3.14 Android手机测试
9.3 初识AlphaFold2框架
【全368集】清华大佬终于把Python做成了动画片!2024最新版,草履虫都能学会的Python零基础入门教程!拿走不谢,学不会我退出IT圈!
2.4 数据包解析
7.1 数据集
3.4 数据分布
4.7 划分数据集
5.6 数据集预处理与划分
【200集付费】一口气学完回归算法、聚类算法、决策树、随机森林、神经网络、贝叶斯算法、支持向量机、神经网络等十二大机器学习算法一次性学完!
4.1 数据集简介
3.17 参数与超参数
5.6 定义用户数据表
3.12 Android界面设计
3.16 优化算法
7.19 活体数据采样
2.10 用Python解析数据包
8.4 数据采集
2.23 模型预测
辛顿现场授课:AI在生物学上的神奇应用,太超前
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神经网络背后的概率理论
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7.7 数据增强
8.9 DNA序列特征提取