项目主攻:Pytorch, Tensorflow, DNN,CNN, GAN,训练模型,优化,price代跑增加模块训练跑通,pyTOrch算法性能提升,算法优化,微创新,残差网络,预测模型,对比预测,模型修改,优化网络,cnn训练,融合创新,ai ,python,人工智能,数据处理,调参,优化,代码解读,代码分析。进阶提升cNN性能,LSTM模型,GRU模型,多模态融合,图像语义分割,人脸识别。实现网络模型代码等等...计算机视觉、CV,人脸识别,mmdetection3d,3D目标检测方向
模型复现、训练、测试、结果可视化、python、 pytorch
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对数据集进行探索性分析,然后进行预处理,构建模型并评估。最后对数据进行特征工程,再次构建模型进行训练并评估
使用经典的卷积神经网络,参考CVPR几篇论文,设计网络结构,JAFDE和CK+5折交叉验证均达到99%左右的准确率