ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях. Лабораторная работа на Python - Программа / Алгоритмы, Графика, Нейронные сети, Сети. ТУСУР ФДО

© Данная готовая работа выполнена сотрудником нашего сайта. Если Вы считаете, что эта страница каким-либо образом нарушает Ваши авторские права, то Вам следует обратиться в администрацию нашего сайта по адресу info@kursovik.com либо через форму обратной связи.

Если Вам нужны все файлы проекта данной программы на языке программирования Python, заполните форму заказа, которая доступна по следующей ссылке.

Среда программирования: Python

Название работы: ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях

Вид работы: Лабораторная работа

Тематика работы: Алгоритмы, Графика, Нейронные сети, Сети

Объем программы: 5 (по десятибалльной шкале)

Уровень сложности: 10 (по десятибалльной шкале)

Разработчик (автор): Программист сайта kursovik.com (письмо автору)
Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ

Ключевые слова: ТУСУР, ФДО, Сверточная, нейронная сеть, распознавание объектов, объекты на изображениях, Python программа, научить компьютерную систему, рукописные изображения цифр, новых рукописных изображений, набор данных MNIST, машинное обучение, CNN, распознавать числа от 0 до 9, использование Keras, для обучения модели, использование Numpy, для вычисления матрицы, использование Conv2D, для свертки, PyQt5, API-интерфейс, TensoFlow, TensoFlow-gpu, Керас, PyQt5, Модельная часть, методы MLP CNN, Эффект CNN

Функции программы:

Лабораторная работа.
Сверточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях.
Разработать на Python программу: сверточную нейронную сеть для распознавания объектов на изображениях.

Подробности.
Идея состоит в том, чтобы научить компьютерную систему сначала понимать рукописные изображения цифр, а затем протестировать систему для правильного распознавания новых рукописных изображений в наборе данных MNIST с использованием сверточной нейронной сети.
Этот программный проект занимается распознаванием рукописных цифр (mnist) на основе языка Python, его основными методами являются машинное обучение и сверточные нейронные сети (CNN). Проект способен распознавать числа от 0 до 9, написанные пользователями. Основные методы, используемые в проекте, включают: использование Keras для обучения модели, использование Numpy для вычисления матрицы, использование Conv2D для свертки и так далее. Кроме того, он использует PyQt5 для предоставления API-интерфейсов для решения проблем видения изображений и построения графического интерфейса в проекте. После тестирования проект распознавания рукописного текста (mnist) может эффективно распознавать число с точностью около 92,20%.

Подробности реализации программы:
Необходимые библиотеки:
-TensoFlow (2.0.1)
-TensoFlow-gpu (1.2.1)
-Керас (2.0.2)
-PyQt5 (5,9)

Модельная часть была обучена Keras, используя два метода MLP и CNN.
Эффект CNN составляет почти 100%, что быстрее, чем скорость сходимости MLP.
Позвоните в `ModelTraining.py`, чтобы обучить свою собственную модель.
После тренировки вызовите `main.py`, чтобы запустить программу основного интерфейса.
Интерфейсная часть написана PyQt5.

2000 руб

+ 0 руб

77.10 Бел.руб

+ 0.00 Бел.руб

13600 тенге

+ 0.00 тенге

Купить

Задать вопрос менеджеру по продажам

Описание (отчет): Есть на 19 страниц, посмотреть оглавление

Пояснения к компиляции и запуску программы:

Для работы нужно использовать файлы с расширением "py". Нужно все внутри программы скачать, затем обучить, 14 эпох и работать.

Статистика отдела программирования на заказ:
На данный момент (14 июня 2026) на выполнении находится 15 заказов.
Количество программистов, занятых выполнением текущих заказов: 6.
В текущем месяце (июнь 2026) нами уже выполнено 12 заказов.
В текущем году (2026) нами уже выполнено 212 заказов.
В прошлом году (2025) нами было выполнено 581 заказ.
В позапрошлом году (2024) нами было выполнено 762 заказа.
Количество активных программистов на сайте: 52.
Загруженность отдела заказами: 22%.

Результаты работы программы

1/5

ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях

2/5

3/5

ТУСУР, ФДО, Сверточная, нейронная сеть, распознавание объектов, объекты на изображениях, Python программа, научить компьютерную систему, рукописные изображения цифр, новых рукописных изображений, набор данных MNIST, машинное обучение, CNN, распознавать числа от 0 до 9, использование Keras, для обучения модели, использование Numpy, для вычисления матрицы, использование Conv2D, для свертки, PyQt5, API-интерфейс, TensoFlow, TensoFlow-gpu, Керас, PyQt5, Модельная часть, методы MLP CNN, Эффект CNN

4/5

5/5

Посмотреть отчет

Посмотреть содержание описания(отчёта) к данной готовой работе

Купить исходный текст

Приобрести исходники программы за 2000 руб РФ . Купить

Вопрос автору

Посмотреть ответы на вопросы по данной готовой работе, задать свой вопрос автору.

Искать через Телеграм-БОТ

Поискать другую готовую работу с помощью нашего Телеграм-БОТа Перейти

Заявка на модификацию

Отправить заявку на модификацию данной работы под Ваше задание. Перейти

Список всего готовых работ на C#

Посмотреть список всего готовых работ на языке программирования C#. Перейти

Заказать новую работу

Отправить заявку на разработку уникальной программы согласно Вашему заданию Перейти

Файлы программы

Имя

Тип

Размер

Описание

DigitRecognition

<DIR>

Каталог

mnistdata

<DIR>

Каталог

MNIST

<DIR>

Каталог

processed

<DIR>

Каталог

test

7921087

my_mnist_model

440927

requirement

txt

3202

Текстовый файл

scripts

<DIR>

Каталог

__pycache__

<DIR>

Каталог

ai_with_class.cpython-38

pyc

2341

ai_with_class

3150

13308

Оформление программы

К программе прилагается:

1) отчет - 19 стр.

Перед покупкой готовой работы не забудьте проверить её оригинальность. Запросить у администратора проверку текущей оригинальности работы по версии системы Антиплагиат.РУ

ВНИМАНИЕ ! Если данный отчет Вам не подходит, то Вы можете заказать написание нового отчета (согласно Вашему оглавлению) автору данной программы. Чтобы узнать цену, нажмите на эту ссылку.

Отчет (1)

Отчет к программе. Содержание

Лабораторная работа
ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях

СОДЕРЖАНИЕ

Описание задания, решения, теория отчета, скриншоты работы программы, схемы алгоритмов

Предварительный просмотр

Стоимость готовой работы

Стоимость ИСХОДНОГО ТЕКСТА программы составляет 2000 руб РФ

Продажа каждой работы строго учитывается,
у каждой работы есть своя история продаж.

Заказ готовой работы

ФОРМА ЗАКАЗА
Для заказа готовой работы, заполните данную форму и нажмите кнопку ПРИОБРЕСТИ

Ваше имя:
Ваш E-mail:
(пожалуйста укажите реальный E-mail адрес) Просим Вас после заполнения данной формы проверить почту и найти наше письмо. Если письма в папке ВХОДЯЩИЕ не будет, пожалуйста проверьте папку СПАМ и, если письмо там найдётся, пометьте его как НЕ СПАМ, тем самым Вы поможете перестроить почтовую систему на правильный лад. Кроме этого, при заполнении данной формы, просим Вас указать больше контактов, например Ваш VK или мессенджер и мы продублируем наш ответ на Вашу заявку сообщением на Ваш дополнительный контакт, так будет надёжнее.
Ваш сотовый:	(желательно)
Ваш ВУЗ:	(аббревиатура)
Ваш город:
Ваша страна:

Вам нужен:	Исходный текст программы (исходники) = 2000 руб 77.10 Бел.руб 13600 тенге Отчет = + 0 руб 0.00 Бел.руб 0.00 тенге Итого: 2000 руб 77.10 Бел.руб 13600 тенге

Введите код с картинки:

Я принимаю Пользовательское соглашение

При проведении оплаты с территории РФ платёж будет произведён через систему Ю.Касса, которая обеспечивает полную защиту онлайн-платежей при покупках в сети Интернет. Оплатить заказ можно как электронными деньгами, так и банковской картой, в том числе и по кредитной карте. Работает оплата через Сбер-Pay - оплата по QR-коду в приложении Сбербанк-Онлайн.
При проведении оплаты с территории РФ, файлы отправляются автоматически 24 часа 7 дней в неделю сразу после оплаты заказа.

При проведении оплаты не с территории РФ платёж будет зачислен в ручном режиме нашим администратором, для этого потребуется некоторое время.
При проведении оплаты не с территории РФ, файлы отправляются администратором с 10:00 МСК до 22:00 МСК 7 дней в неделю.

Приобретаемая Вами готовая работа является справочным материалом и НЕ является программным продуктом, либо товаром. Она продаётся КАК ЕСТЬ, поэтому обмену либо возврату НЕ подлежит. Подробности смотрите по следующей ссылке.

Вы можете связаться с нами по следующим контактам:

MAX:	max.ru/u/f9...JfZUts
Telegram:	Vitaly_work
ВКонтакте:	kursovikcom
WhatsApp:	+79033241149
Viber:	+79033241149
imo:	+79033241149
bip:	+79033241149
E-mail:	prog@kursovik.com

Если Вам необходимо модифицировать эту программу нажмите сюда
Если Вам необходимо написать работу "с чистого листа" на нужную Вам тему, нажмите сюда

Информация

ВНИМАНИЕ! Данная работа написана ЧЕЛОВЕКОМ без использования ИИ

Вопросы и ответы

Общие вопросы

Как можно приобрести данную готовую работу ?
- Заполните форму, которая расположена чуть Выше данного текста и нажмите кнопку "Приобрести"

Каким образом производится оплата ?
- После заполнения формы Вы получите на свой E-mail автоматическое письмо со всеми подробностями оплаты заказа. Оплата производится через платёжную систему Ю.Касса, которая обеспечивает полную защиту онлайн-платежей при покупках в Интернете. Оплатить заказ можно как электронными деньгами, так и банковской картой, в том числе и кредитной.

Как быстро я получу данную работу после ее оплаты ?
- В течение нескольких минут с момента оплата заказа. Мы работаем 7 дней в неделю.

Каким образом будет доставлена мне данная работа после оплаты ?
- На Ваш E-mail адрес и в личном кабинете нашего сайта sys.kursovik.com.

Какие Вы даете гарантии, что данная работа будет выслана мне после оплаты ?
- Смотрите рубрику Наши гарантии

Что включает в себя исходный текст программы ? Вы пришлете все файлы проекта ?
- Да, после оплаты Вы получите все файлы проекта данной работы, при желании сможете редактировать (видоизменять) программу (её описание) самостоятельно.

Зачем в форме заказа вы просите ввести мой ВУЗ и город ?
- Эти данные нам нужны для того, чтобы можно было предотвратить повторную продажу работы в один и тот же ВУЗ. На сайте в таблице продаж публикуется только информация о городах, куда была продана работа. Если клиент видит, что в его город работа уже покупалась, то он может запросить у нас название ВУЗов, куда покупалась эта работа. Данные о ВУЗе клиента хранятся только в нашей базе, в открытом доступе их нет. Если Вы все-таки не хотите оставлять информацию о городе и ВУЗе, то просто введите в соответствующие поля несколько пробелов. Тем не менее, мы Вам рекомендуем всё-таки указать достоверную информацию, тем самым Вы застрахуетесь от того, чтобы кто-то из студентов Вашего ВУЗа вместе с Вами сдавал одинаковую работу одному и тому же преподавателю.

На Вашем сайте указано что эта работа не может быть выдана за свою, почему так ?
- В идеале купленная работа должна быть использована в качестве образца или основы, чтобы студенту было проще написать свою собственную работу. Но если Вы всё-таки решите сдавать купленную у нас работу без изменений, то с нашей стороны по этому поводу никаких претензий не будет.

Действительно ли данная работа является уникальной ?
- Да, мы можем гарантировать уникальность данной работы.
  Она была разработана нашим программистом и выставлена на продажу в 2024 году.

Сколько раз была продана данная работа ?
- 1 раз.

Когда и в какие города была продана данная работа ?
- Ниже приводится таблица продаж:
  16 марта 2024 Пенза

В какие ВУЗы моего города сдавалась эта работа ?
- Вы можете узнать дополнительно, в какие ВУЗы Вашего города сдавалась эта работа, нажав на следующую ссылку

Есть ли отчет (описание) к данной работе ?
- Есть, но если данный отчет Вам не подходит, то Вы можете заказать написание нового отчета (согласно Вашему оглавлению) автору данной программы. Для этого заполните пожалуйста форму, приведенную ниже. В форме укажите требуемое оглавление(план) отчета. Если в Вашем ВУЗе никаких особых требований к отчету не выдвигают, тогда выберите пункт "требований к отчету нет, всё на усмотрение программиста".
  Ваше оглавление для написания отчета к готовой программе «ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях / Python»
  
  Ваше имя:
  Ваш город (где учитесь):
  Ваша страна:
  Ваша E-mail:
  
  Если никаких особых требований к отчету в Вашем ВУЗе не выдвигают, тогда выберите пункт:
  
  Требований к отчету нет, всё на усмотрение программиста
  
  Если у Вас есть методичка в электронном виде по выполнению данной работы, требования к отчету или любая другая информация, необходимая для написания отчета к программе, пожалуйста приложите ее к форме в виде архива ZIP или RAR, рисунка GIF или JPG, документа PDF. Приложить файл:
  
  Введите код с картинки:
  
  Я принимаю Пользовательское соглашение
  Чтобы отправить форму нажмите кнопку:

Рекомендуем Вам также посмотреть нашу рубрику "вопросы и ответы".

Задать вопрос по данной готовой работе

Если у Вас возник какой-либо вопрос по данной работе, пожалуйста заполните форму, приведенную ниже.
Ответ будет дан автором данной работы в обязательном порядке. Время отклика - 2-24 часа с момента заполнения формы. Если Ваш вопрос окажется полезным, мы разместим его на этой странице.

Телеграм-БОТ - помощь в поиске готовых работ по программированию

ВНИМАНИЕ! НОВИНКА!
Попробуйте наш Телеграм-БОТ для поиска готовых работ по программированию...

Программирование на заказ


*Имя:
*E-Mail:
Моб.телефон:
ВКонтакте:
Telegram:
Viber:
WhatsApp:
FaceBook:
Instagram:
	ВКонтакте Telegram Viber WhatsApp FaceBook Instagram

ВУЗ:
Специальность:
Город ВУЗа:
Страна:

*Введите код с картинки:
(сменить)
Я принимаю Пользовательское соглашение

Список всех готовых работ

Список всех готовых работ на C#

Программирование

Выборка готовой работы из рубрикатора

Экономика, право, психология, история

Электроника, Радиотехника, Механика

Программирование (по темам)

Ваше имя:
Ваш город (где учитесь):
Ваша страна:
Ваша E-mail:

Ваше имя:	*
Ваш город (где учитесь):	*
Ваша страна:	*
Ваш E-mail:	*
Ваш сотовый:	(если нужно продублировать ответ SMS-кой)

Логин
Пароль
	Запомнить меня

Лабораторная работа ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях в среде программирования Python Программа

Лабораторная работа
ЛР. Свёрточная нейронная сеть для распознавания объектов на изображениях
в среде программирования Python
Программа