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2025-07-23 11:02:15
- opencv图像数据增强笔记
- 本文是使用OpenCV实现各类图像增广的笔记，介绍了图片放缩、二值化与阈值处理（含大津法）、翻转（含随机翻转）、去噪声、腐蚀膨胀、旋转、亮度调节、随机裁剪等14种图像增广方法，每种方法均给出了相应的实现代码及效果展示。
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2025-07-23 10:56:37
- 【PaddleDetection2.0专项】快速实现行人检测
- 本文介绍如何用PaddleDetection2.0快速实现行人检测。先说明其提供多种检测模型，行人检测可用YOLOv3，精度51.8，适用于智能监控。接着讲操作步骤，包括克隆仓库、安装依赖，还介绍了模型结构、训练参数配置（改类别数和数据集路径）、精度指标及预测方法与示例。
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2025-07-23 10:55:11
- 『行远见大』手把手教你学 Python：基础篇（二）
- 本文是Python基础篇（二），涵盖格式化输出及列表、元组、字典、集合的相关知识。讲解了字符串引号用法与format函数，详述列表的增删改查、排序等操作，介绍元组不可修改特性，说明字典键值对操作，解释集合去重及交并差集等，还附小练习与练习题。
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2025-07-23 10:52:20
- 绕不过的BP算法，从这里开始！
- 本文围绕BP算法展开，先简介其作为双向算法的本质，接着详细呈现初始化神经元、信息前向传播等步骤的代码及批注，还通过解决异或问题和预测小麦品种分类的实例，展示了BP算法的实现与应用，包括网络训练、误差计算等过程。
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2025-07-23 10:46:16
- 【图像去噪】第六期论文复现赛——MIRNet
- 本文复现MIRNet系列论文，含V1和V2版本。V1先提取低级特征，经递归残差组处理，再得残差图像，最终恢复图像；V2类似但优化模块提升速度。复现精度达标，提供数据集、预训练模型、文件结构及训练、评估等操作方法，方便使用。
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2025-07-23 10:46:01
- 【NLP】常规赛：中文新闻文本标题分类
- 该项目针对中文新闻文本标题分类任务，采用embedding+GRU+MLP模型，精度约0.8。先预处理数据，用Jieba分词，构建语料库和词向量映射，依标题长度分布设最大输入长度20。再搭建网络，训练时验证精度超0.9但测试精度较低，存在过拟合，可尝试BERT提升精度，适合新手参考。
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2025-07-23 10:32:39
- 机器学习项目三：XGBoost人体卡路里消耗预测
- 随着健康理念深入人心，为满足健身爱好者测量力量训练卡路里消耗的需求，项目搭建了卡路里消耗预测系统。该系统基于XGBoost回归算法，通过导入相关数据集，经数据探索分析、模型训练与预测，最终实现根据用户身体数据实时预测能量消耗。
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2025-07-23 10:28:26
- 基于Albumentations库的目标检测数据增强
- 本文介绍利用Albumentations库进行数据增强，以减少标注工作量。先说明安装方式及注意事项，接着详细阐述对COCO、YOLO、VOC三种常见数据集格式的批量增强实现，包括定义增强类、设置增强选项及保存增强结果，还提及增强在应对比赛环境等方面的作用，为相关比赛提供便利。
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2025-07-23 10:23:33
- 基于改进Efficientnet的植物病虫害检测
- 本项目针对植物病虫害人工识别效率低、易误判问题，采用EfficientNet模型，并融入CBAM注意力模块以增强特征识别。通过处理数据集、划分训练测试集，经20轮训练后，含CBAM的模型准确率达95.58%，高于原模型的93.17%，虽提升了识别能力，但计算量增加，后续需优化以平衡精度与计算成本。
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2025-07-23 10:20:50
- 基于飞桨的盲道引导系统
- 本项目针对中国庞大视障群体出行难问题，利用深度学习技术，以微信小程序为前端，服务器部署训练好的模型。盲人通过手机摄像头实时监测路面，服务器经图像语义分割判断路况，语音引导避障，保障盲道行走安全。项目采用DeepLabv3+算法，自制数据集训练，解决现有产品成本高、使用复杂等问题。
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