NVIDIA Profile Inspector全场景解决方案:深度解析DLSS配置异常修复与性能优化

核心内容摘要

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代码运行要求Torch

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数据集介绍第一个文件夹是细菌斑叶3460张第二个文件夹是 健康4024张

整个文件夹data文件夹存放的是未被划分训练集和测试集的原始照片picture文件夹存放的是经hf.py对data文件夹处理后生成的训练集和测试集照片CNN.pth存放的是经train.py训练后的模型参数GUI.py可以调用训练好的网络模型参数对多张照片连续进行识别model.py 是存放模型的脚本可以任意改为其它模型predict.py是调用训练好的模型参数单个照片识别脚本对单个 照片进行识别

经过30个epoch训练后测试集平均准确率达到

9

8%的效果用户如果计算机配置较高可以增加epoch效果也会更好GUI界面识别效果和predict.py识别效果如视频所示甜椒叶病害识别Python代码pyTorch框架深度卷积网络模型很容易替换为其它模型带有GUI识别界面_哔哩哔哩_bilibili

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