多源迁移学习模型项目 项目概述 这是一个基于PyTorch实现的多源迁移学习模型,用于ESG(环境、社会和治理)评级预测。项目整合了来自多个源域的知识,通过注意力机制和知识蒸馏等技术提升目标域的预测性能。 主要功能 - 多源数据整合与预处理 - 多种迁移学习模型实现: - TransferNonLinearModel (非线性迁移模型) - LogisticModel (逻辑回归基准) - PriorKModel (先验知识整合模型) - 完整的训练和评估流程 - 丰富的可视化功能
烟柜台烟盒识别系统,识别一个烟柜里的所有烟,列出货架顺序,烟的品牌价格等信息。技术原理:yolov8识别标签纸框的位置,obb检测标签纸,ocr识别文字...
多源迁移学习模型项目 项目概述 这是一个基于PyTorch实现的多源迁移学习模型,用于ESG(环境、社会和治理)评级预测。项目整合了来自多个源域的知识,通过注意力机制和知识蒸馏等技术提升目标域的预测性能。 主要功能 - 多源数据整合与预处理 - 多种迁移学习模型实现: - TransferNonLinearModel (非线性迁移模型) - LogisticModel (逻辑回归基准) - PriorKModel (先验知识整合模型) - 完整的训练和评估流程 - 丰富的可视化功能...
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