C ++는 pb 모델을 호출하고 단일 이미지의 예측을 실현합니다. - 코드 세계

C ++는 pb 모델을 호출하고 단일 이미지의 예측을 실현합니다.

기타 2021-03-28 17:39:20 독서 시간: null

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출처blog.csdn.net/weixin_43868576/article/details/108219799

C ++는 pb 모델을 호출하고 단일 이미지의 예측을 실현합니다.

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onnx와 tensorflow 형식 간의 변환, opencv는 예측을 위해 pd 파일을 직접 호출하고 pytorch는 onnx로 변환합니다.

인공 지능(pytorch)은 모델을 구축합니다. 14-pytorch는 모델 교육 및 예측을 실현하기 위해 Siamese Network 모델(트윈 네트워크)을 구축합니다.

C 언어는 키보드에서 년, 월, 일을 입력하고 월의 일수를 출력하는 것을 실현합니다.

PyTorch는 RNN을 기반으로 하는 사인파형의 다음 파형 예측을 실현합니다.

[tensorflow] TF1.x는 .pb 모델을 저장하여 모델이 훈련될수록 더 커지는 문제를 해결합니다.

C 언어는 키보드에서 1000 미만의 숫자를 입력하여 자체 보존 된 숫자인지 판단하는 것을 실현합니다.

C ++는 Python 파일을 호출하고 TensorFlow 및 PyTorch로 구축 된 딥 러닝 모델은 GPU를 사용하여 상황을 분석 할 수 없습니다.

elementUI는 테이블 다중 선택을 사용하여 단일 선택을 실현합니다.

R 언어 R의 시계열 데이터 MLR 모델을 예측하는 다중 선형 회귀 모델

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둘째, C 언어는 헤드 노드의 단일 연결 목록을 실현합니다.

중국의 다중 모드 의료 대형 모델은 X선 필름을 지능적으로 분석하고 이미지 진단을 실현하며 의사와 여러 차례의 대화를 완료합니다.

Flutter: Scaffold+TabBarView는 하단 탭 페이지 프레임을 실현합니다.

자바 호출이 DLL 파일을 작성하는 전체 데모의 C #을 실현하는 COM 구성 요소의 방법에 의해 달성된다

PaddleOCR은 C++를 사용하여 초경량 중국어 탐지 및 인식 모델을 예측합니다.

회귀 예측 | MATLAB은 WOA-RF 고래 최적화 알고리즘을 구현하여 랜덤 포레스트 알고리즘 다중 입력 단일 출력 회귀 예측(다중 지표, 다중 그래프)을 최적화합니다.

Paddle-Lite-Deploy PaddlePaddle의 커스텀 모델은 Python API를 기반으로하며 비디오 스트림 및 단일 사진의 예측을 실현합니다.

인공 지능(pytorch)은 모델을 구축합니다. 17-pytorch는 ReitnNet 모델을 구축하고 모델 교육 및 예측을 위해 데이터를 로드합니다.

Java는 왜곡 없는 고화질 이미지 압축을 실현합니다.

회귀 예측 | MATLAB은 SO-CNN-BiGRU 스네이크 스웜 알고리즘을 구현하여 컨볼루션 양방향 게이트 반복 단위 다중 입력 단일 출력 회귀 예측을 최적화합니다.

Pytorch는 NN 신경망 모델을 사용하여 고전적인 보스턴 주택 가격 예측 문제를 실현합니다.

자바는 api를 호출하여 사용자 로그인 인증을 실현하고 쿠키 페이지를 사용하여 값을 전달합니다.

Java는 원본 이미지 크기를 변경하지 않고 이미지 압축을 실현합니다.

회귀 예측 | MATLAB은 심층 신경망의 데이터 다중 입력 단일 출력 회귀 예측을 최적화하기 위해 PSO-DNN 입자 떼 최적화 알고리즘을 구현합니다.

회귀 예측 | MATLAB은 FA-ELM 반딧불 알고리즘을 구현하여 극한 학습 기계 다중 입력 단일 출력 회귀 예측(다중 지표, 다중 맵)을 최적화합니다.

Rider는 C# 데스크톱 애플리케이션을 개발하고 VS의 도구 상자와 동일한 패널을 호출합니다.

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