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代码改进 带跑通 创新点思路

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在模型优化方面,涵盖增加模块、Python 运用、预测分析、微调操作、融合策略、深度学习探索、机器学习测序、环境调试完善、代码成功跑通、模型的优化与修改、时间序列处理、机器学习数据处理等开发工程。
项目重点主攻:Pytorch、Tensorflow、Yolo、Unet、DNN、CNN、GAN、Transformer、matlab 等领域,包括训练模型、优化流程、price 代跑及增加模块以实现训练跑通,提升 pyTOrch 算法性能,进行算法优化与微创新,利用残差网络提升算法的小创新点,构建预测模型、开展对比预测、修改模型、优化网络,进行 cnn 训练,推动融合创新,涉及机器学习、数学建模、AI 应用、Python 指d,以及人工智能、数据处理、调参操作、优化配置、代码解读与分析。通过训练集和测试集对结构良好的 cnn 进行训练,实施数据预处理、数据增强,运用学习率调度器,进阶提升 CNN 性能,探索 LSTM 模型、GRU 模型。在计算机视觉方面,提供深度学习、图像处理项目的专业指d。
涉及深度学习深度神经网络 deep CNN 目标识别、GAN TransGAN 对抗生成网络 Sort、Deepsort 追踪算法、验证码识别、红外车辆行人检测、人体目标点检测、脊柱侧弯检测等计算机视觉。
个人长期做,保证质量
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