1.数据是图像识别的基础，必须收集大量标注数据；2.根据任务类型选择模型，分类任务用resnet、vgg，检测任务用yolo、ssd，分割任务用u-net、mask r-cnn；3.考虑资源限制，边缘设备优先选用mobil...

在#%#$#%@%@%$#%$#%#%#$%@_e206a54e97690c++e50cc872dd70ee896系统上设置c++开发环境通常包括以下几个步骤： 安装GCC编译器和构建工具： 对于Ubuntu或Debian系统，可以使用以下命令：sudo apt u...

onnx runtime通过模型导出、会话创建与执行等步骤加速异常检测模型推理。1. 模型导出为onnx格式，使用pytorch的torch.onnx.export、tensorflow的tf2onnx工具或scikit-learn的skl2onnx库进行转换...

做python深度学习项目，模型构建的标准流程包括四个核心步骤。1. 数据准备与预处理：清洗、格式统一、归一化或标准化，并划分训练集/验证集/测试集，图像任务需调整尺寸、增强、转数组，文本任...