机场旅客及行李流量预测项目
案例介绍
负责内容：使用Python作为开发语言，以旅客行李图片作为数据集，利用pytorch框架搭建VGG、ResNet等网络训练后实现软包、硬包、箱型、材质的分类，并转换成ONNX模型部署至服务器。
成果：1、产出一项深度学习视觉模型，ResNet101；2、基于软硬包、箱型的图像分类与数据分析优化了行李系统设备的一些设计参数；3、识别率达到95%左右。
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