细粒度图像识别(Fine-Grained Image Recognition)是一种专门针对区分高度相似的对象类别(如不同种类的鸟、车型、花卉等)的技术。 该项目主要以swin transformer large 为骨架网络,分别使用两个自上而下的和自下而上的fpn进行特征融合,提取有效信息,实现精确分类。
利用机器学习技术对房价进行预测不仅可以为买家和卖家提供数据支持,还可以帮助房地产开发商和政府机构做出更加科学的决策。本项目开发了一个基于线性回归的房价预测模型,通过分析和学习历史房价数据,预测未来的房价趋势。
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