交通标志识别系统-卷积神经网络

news2024/12/23 6:10:08

介绍

使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Django框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。

效果演示

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

演示视频+源码

视频+代码:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/negbi656d7r4b0vi

TensorFlow

TensorFlow是一个开源的机器学习框架,由Google开发和维护。它被广泛应用于构建和训练各种深度学习模型,包括神经网络。TensorFlow提供了一个灵活而高效的编程接口,使开发者能够轻松地实现和部署复杂的机器学习算法。
TensorFlow的核心是计算图,它是一个由节点和边组成的数据流图,表示了计算任务的整体结构。开发者可以使用TensorFlow的API来定义计算图中的节点和边,表示数据流和计算操作之间的依赖关系。
TensorFlow支持多种编程语言,包括Python、C++和Java,使得开发者能够在自己熟悉的语言中使用该框架。它提供了丰富的工具和库,用于数据处理、模型构建、模型训练和模型部署。开发者可以利用这些工具和库,快速构建和训练各种类型的机器学习模型,包括图像识别、自然语言处理和推荐系统等。
TensorFlow还支持分布式计算,允许将计算任务分布到多个设备或计算节点上进行并行处理。这使得TensorFlow能够有效地处理大规模的数据和复杂的模型。
除了核心功能之外,TensorFlow还提供了许多扩展库和工具,用于可视化模型训练过程、模型优化和调试。此外,TensorFlow还支持与其他常用的机器学习库和框架进行集成,如Keras、Scikit-learn和TensorBoard。
综上所述,TensorFlow是一个强大而灵活的机器学习框架,提供了丰富的功能和工具,帮助开发者构建、训练和部署高效的机器学习模型。它在学术界和工业界都得到了广泛的应用,并且积极的开发者社区不断推动其发展和创新。

Django

Django是一个开源的高级Web应用程序框架,使用Python编写,并遵循了MVC(模型-视图-控制器)的设计模式。它提供了一组强大的工具和库,用于快速构建复杂而可扩展的Web应用程序。

Django的设计目标是简化开发过程,提供开箱即用的功能和组件,以及清晰的项目结构。它内置了许多常见的Web开发任务,如URL路由、表单处理、用户认证和管理后台。这使得开发者能够专注于业务逻辑的实现,而无需重复编写常见的基础代码。

Django的核心组件之一是ORM(对象关系映射),它允许开发者通过Python代码来定义数据库模型,而无需直接与数据库交互。ORM提供了简洁的API,用于执行数据库查询、插入、更新和删除操作,从而实现了数据持久化的功能。另一个重要的组件是模板系统,它允许开发者将HTML页面与动态数据进行结合,生成最终的Web页面。模板系统提供了丰富的模板标签和过滤器,用于处理和展示数据,并支持模板继承和组件化的开发方式,提高了代码的可重用性和维护性。

Django还提供了丰富的扩展和插件生态系统,允许开发者轻松集成第三方库和工具,以满足特定项目的需求。同时,Django也支持与其他Web服务和技术的集成,如RESTful API、缓存系统、消息队列和搜索引擎等。

相关代码

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications.resnet50 import ResNet50, preprocess_input, decode_predictions
from tensorflow.keras.preprocessing import image
import numpy as np

# 加载预训练的ResNet50模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 加载图像
img_path = 'path_to_your_image.jpg'
img = image.load_img(img_path, target_size=(224, 224))

# 预处理图像
x = image.img_to_array(img)
x = np.expand_dims(x, axis=0)
x = preprocess_input(x)

# 使用ResNet50进行预测
predictions = model.predict(x)

# 解码预测结果
decoded_predictions = decode_predictions(predictions, top=3)[0]

# 打印预测结果
for pred in decoded_predictions:
    print(f'{pred[1]}: {pred[2]*100:.2f}%')


本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/560503.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

Linux 软件包管理工具

rpm命令管理软件包 1.学会看rpm包,通过rpm包的名字来了解这个软件包的一些基础信息xfsprogs-4.19.0-2.el8.x86_64.rpm xfsprogs 软件名字 4.19.0 版本号 2 发行次数 el8 适用于哪个操作系统(rel8) x86_64 软…

Streamlit应用程序使用Streamlit-Authenticator进行用户的安全身份验证实践(解决升级问题)

在Streamlit官方文档中,没有提供提供安全身份验证组件。目前,第三方streamlit-authenticator提供此功能,详见引用我原来的博文,在《Streamlit应用程序使用Streamlit-Authenticator进行用户的安全身份验证实践》文中,原…

Vue计算属性

1,为什么Vue会设计计算属性(computed property)? 答:一定程度上,Vue的作用就是管理呈现到HTML页面上的所有数据data的,每当一个data发生变化,Vue实例就会自动的去更新模板里面使用到data的地方,…

pytorch完整模型训练套路

文章目录 CIFAR10数据集简介训练模型套路1、准备数据集2、加载数据集3、搭建神经网络4、创建网络模型、定义损失函数、优化器5、训练网络6、测试数据集7、添加tensorboard8、转化为正确率9、保存模型 完整代码 本文以 CIFAR10数据集为例,介绍一个完整的模型训练套路…

机器学习-线性代数-向量、基底及向量空间

概述 文章目录 概述向量理解向量运算 基底与向量的坐标表示基底与向量的深入基底与向量选取与表示基底的特殊性张成空间 向量 理解 直观理解 行向量:把数字排成一行A [ 4 5 ] [4~ 5] [4 5]列向量:把数字排成一列A [ 4 5 ] \ \left [ \begin{matrix}…

多线性开发实例分享

一. 概述 首先,在这里有必要和大家复现一下我使用该技术的背景: 在使用若依框架的时候,由于实际开发的需要,我需要配置四个数据源,并且通过mapper轮流去查每个库的指定用户数据,从而去判断改库是否存在目标…

构建一个简易数据库-用C语言从头写一个sqlite的克隆 0.前言

英文源地址 一个数据库是如何工作的? 数据是以什么格式存储的(在内存以及在磁盘)?何时从内存中转移到此磁盘上?为什么每张表只能有一个主键?回滚一个事务是如何工作的?索引是以什么格式组织的?什么时候会发生全表扫描, 以及它是如何进行的?准备好的语句是以什么格式保…

#C2#S2.2~S2.3# 加入 factory/objection/virtual interface 机制

2.2 加入factory 机制 factory机制的实现被集成在了一个宏中:uvm_component_utils。这个宏所做的事情非常多,其中之一就是将my_driver登记在 UVM内部的一张表中,这张表是factory功能实现的基础。只要在定义一个新的类时使用这个宏&#xff0…

斐波那契数列相关简化4

看这篇文章前需要看下前面三篇文章,最起码第一第二篇是需要看一下的 斐波那契数列数列相关简化1_鱼跃鹰飞的博客-CSDN博客 斐波那契数列数列相关简化2_鱼跃鹰飞的博客-CSDN博客 算法玩的就是套路,练练就熟悉了 再来一个: 用1*2的瓷砖&am…

如何在 CentOS Linux 上安装和配置 DRBD?实现高可用性和数据冗余

DRBD(Distributed Replicated Block Device)是一种用于实现高可用性和数据冗余的开源技术。它允许在不同的服务器之间实时同步数据,以提供数据的冗余和容错能力。本文将详细介绍如何在 CentOS Linux 上安装和配置 DRBD。 1. 确认系统要求 在…

一文带你了解MySQL之InnoDB统计数据是如何收集的

前言 本文章收录在MySQL性能优化原理实战专栏,点击此处查看更多优质内容。 我们前边唠叨查询成本的时候经常用到一些统计数据,比如通过show table status可以看到关于表的统计数据,通过show index可以看到关于索引的统计数据,那…

MySQL之事务初步

0. 数据源 /*Navicat Premium Data TransferSource Server : localhost_3306Source Server Type : MySQLSource Server Version : 80016Source Host : localhost:3306Source Schema : tempdbTarget Server Type : MySQLTarget Server Version…

在线OJ常用输入规则

一、字符串输入规则 1.1 单行无空格字符串输入 输入连续字符串,cin默认空格/换行符为分割标志。 string s; //输入连续字符串,cin默认空格/换行符为分割标志。 cin >> s; 1.2 单行有空格字符串输入 getline函数接受带有空格的输入流&#xff…

C++——初识模板

文章目录 总述为什么要有模板函数模板概念函数模板使用方法函数模板的原理函数模板的实例化隐式示例化显式实例化 模板参数的匹配规则 类模板类模板的实例化 总述 本篇文章将带大家简单的了解一下c的模板方面的知识,带大家认识什么是模板,模板的作用&…

STL-常用算法(一.遍历 查找 排序)

目录 常用遍历算法: for_each和transform函数示例: 常用查找算法: find函数示例: find_if函数示例: adjacent_find示例: binary_search函数示例: count函数示例: count_if函…

训练/测试、过拟合问题

在机器学习中,我们创建模型来预测某些事件的结果,比如之前使用重量和发动机排量,预测了汽车的二氧化碳排放量 要衡量模型是否足够好,我们可以使用一种称为训练/测试的方法 训练/测试是一种测量模型准确性的方法 之所以称为训练…

springmvc升级到springboot2踩的坑

声明:删除springmvc的jar配置改成springboot的,若别的组件依赖springboot该升级就升级,该删掉就删掉,此文章只记录升级后的坑,升级springboot所需的jar请自行百度。 一.Hibernate的坑 概念:jpa和Hibernate的关系,jpa…

【JAVAEE】网络编程的简单介绍及其实现

目录 1.什么是网络编程 网络编程中的基本概念 常见的客户端服务端模型 2.Socket套接字 Socket套接字分类 举例对比TCP和UDP 3.UDP数据报套接字编程 DatagramSocket API DatagramPacket API InetSocketAddress API 4.实现一个简单的UDP回显服务器与客户端 服务端与客…

当前最新免费使用GPT-4方法汇总

目录 前言 温馨提示 Ora AI 使用方式 使用测试 Forefont chat 使用方式 使用测试 Perplexity AI 使用方式 使用测试 Poe 总结 前言 目前GPT-4的收费对于大多数人而言都还是不便宜,且付费方式复杂,使用上还有每3小时25个问题的限制&#xff…

Aspose.OCR For NET 23.5 Crack

使用几行代码将光学字符识别 (OCR) 添加到您的 .NET 应用程序。 适用于 .NET 的 Aspose.OCRAspose.OCR 文档 Aspose.OCR for .NET 是一个功能强大但易于使用且具有成本效益的光学字符识别 API。有了它,您可以用不到 5 行代码将 OCR 功能添加到您的 .NET 应用程序…