上期回顾: RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——手写体识别模型 (1) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——训练卷积神经网络模型(2) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——运行卷积神经网络模型(3) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——Darknet 训练目标检测模型(4) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——连接 ROS 小车
上期回顾: RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——手写体识别模型 (1) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——训练卷积神经网络模型(2) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——运行卷积神经网络模型(3) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——Darknet 训练目标检测模型(4) 引言 这篇文档主要介绍 RT-Thread 如何
上期回顾: RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——手写体识别模型 (1) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——训练卷积神经网络模型(2) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——运行卷积神经网络模型(3) 前言 这篇文档会介绍如何用 darknet 训练一个 YOLOv2 目标检测模型,看完这篇文档会发现:模型训练和预测都非常简单,最花时
上期回顾: RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——手写体识别模型 (1) RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——训练卷积神经网络模型(2) 这一部分会介绍模型训练好之后要如何使用,也就是模型的推断过程 (Inference) 3.1 Python 导入模型并运行 我们先用 python 加载模型,看看用刚刚训练好的模型能不能进行很好
上期回顾:RT-Thread智能车目标识别系统连载教程——手写体识别模型 (1) 这里会介绍如何训练图像领域应用非常广的卷积神经网络 (Convolutional Neural Network)这一部分应当不会涉及到很多理论了,其实用 Keras 训练模型写起代码来非常简单,如果发现不太清楚代码为什么要这么写,可以看看上一部分对应的算子。 2.1 MNIST 手写体训练集 首先我们需要
前言 这篇文档非常长所以我们会分成5篇来连载,因为机器学习并不是纯软件开发,简单地调用库函数 API,需要有一定的理论支撑,如果完全不介绍理论部分,可能就不知道为什么模型要这样设计,模型出了问题应该怎样改善。不过文档如果写太长大家可能很难有耐心看完,特别是理论部分会有很多公式,但是机器学习确实又对 理论基础 和 编程能力 都有一些要求,相信坚持看下去还是会有很多收获的,我也尽可能把理论和应用都介绍
引言 本教程连载一辆能够用 ROS 控制的带摄像头的小车,用 ROS 发布图像数据,对获取到的图像进行处理,如目标检测。本篇文章主要介绍如何把本教程后面的内容汇聚起来,实现一个能目标检测的小车。 先归纳一下后续几篇文章的内容: 本篇几乎涉及了上面所有文章的内容是一个综合应用,大家可以根据之后的连载一步一步学起来。如果对上面的内容比较熟悉了,就会发现这篇文章很简短,但是却是建立在上面几
RT-Thread 是一个集实时操作系统(RTOS)内核、中间件组件和开发者社区于一体的技术平台,由熊谱翔先生带领并集合开源社区力量开发而成,RT-Thread 也是一个组件完整丰富、高度可伸缩、简易开发、超低功耗、高安全性的物联网操作系统。RT-Thread 具备一个 IoT OS 平台所需的所有关键组件,例如GUI、网络协议栈、安全传输、低功耗组件等等。官网网址:https://www.rt-thread.org/ WeChat:RTThread
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