文件名称：capstone:UAA计算机科学顶点项目2021年Spring
文件大小：3.6MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-04-23 23:31:42
JupyterNotebook
锚地的路况分类 项目概况 该项目的目的是使用公开可用的图像来自动确定冬季道路状况（清洁的人行道，雪橇，积雪等）。 分类将使用在图像集上训练的卷积神经网络完成。 训练完分类器后，将创建一个自动过程以定期从其来源中提取图像，运行分类并更新“锚地”地图（将添加到此页面）以显示各个站点的路况。
【文件预览】：
capstone-master
----dlclassifier()
--------prep.py(2KB)
--------train.py(0B)
--------classify.py(0B)
----docs()
--------sample_images()
--------class_examples()
--------classification.md(272B)
--------schedule.md(893B)
--------test-plan.md(4KB)
--------data.md(4KB)
----processing()
--------labelling()
--------stats.py(1KB)
--------create-mask.py(572B)
--------updatecsv.py(1KB)
--------draw-poly.py(529B)
--------gen_masks_pickle.py(571B)
--------scrape-images.py(858B)
----plots()
--------bar.png(48KB)
--------var.png(17KB)
--------mean.png(17KB)
----README.md(661B)
----notebooks()
--------image classification.ipynb(555B)
--------Data Analysis.ipynb.bak(164KB)
--------_config.yml(27B)
--------Data Analysis.ipynb(164KB)