AChou

项目选择：对cifar，coco数据集进行训练和识别，用训练好的网络做一下应用化的识别工作，如面部识别，车辆识别，标志标牌识别。 项目要求：1 给出不同的算法，进行比较，最好三种，给出不同情况下的表现。2 给出成果展示化的结果，如多子图，xy轴坐标，标签，图标签，不同曲线使用不同颜色，线性。3 成果展示的时候按重要性提供正确率训练曲线，损失函数曲线，混淆矩阵，分类和识别样例。4 尽量使用数据集进行训练。5 展示使用训练的网络，应用到实际场景的画面，可以给出自动驾驶的实现，如特斯拉自动驾驶的实现方式（包括室外公路和室内SLAM，二维和三维），包括多个传感器采集数据的融合展示。（说人话就是，模型用不同的算法进行训练，对训练后的结果进行分析，分析需要包含很多曲线，也需要用脚本运行训练后的结果，进行识别图片或者视频） 项目介绍：技术、依赖选择：绝大多数机器学习都是用Python做脚本语言。一般机器学习的框架：数据集+模型+验证脚本。这个项目所用到的大致框架：数据集+模型+验证脚本+训练结果分析这里的模型可以通过变更训练指令参数选择不同的算法。 硬件环境：训练设备：NVIDIA...

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第一篇博客写什么呢？其实我也不知道，不过非常感谢你来到我的个人博客，所以那就。。。采一朵花，送给导师，导师导师，项目做好了吗？啊？啊！/(ㄒoㄒ)/~~

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