代码复现，创新点改进，文章复现
代码改进 代码跑通\n代码改进跑通与模型优化指d，注重创新点添加\n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。\n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 指导，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。\n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辅d。#深度学习 #创新点实现 #深度学习与神经网络 #信息安全 #计算机视觉 #STM32单片机 #机器学习 #嵌入式 #嵌入式开发 #计算机科学