PyTorch è un framework di deep learning open source costruito per essere flessibile e modulare per la

Grazie! Siete dei GENI!!! 😍

Eccoci 🤗 Allora se usi google colab prova questo codice : #solo per google colab from google.colab.patches import cv2_imshow import cv2 cars_cascade = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_car.xml') def detect_cars(frame): cars = cars_cascade.detectMultiScale(frame, 1.15, 4) for (x, y, w, h) in cars: cv2.rectangle(frame, (x, y), (x+w,y+h), color=(0, 255, 0), thickness=2) return frame def Simulator(): CarVideo = cv2.VideoCapture('cars.mp4') while CarVideo.isOpened(): ret, frame = CarVideo.read() controlkey = cv2.waitKey(1) if ret: cars_frame = detect_cars(frame) #se stai programmando in locale #cv2.imshow('frame', cars_frame) #se usi colab cv2_imshow(cars_frame) else: break if controlkey == ord('q'): break CarVideo.release() cv2.destroyAllWindows() Simulator() Facci sapere se così funziona 😊

Partendo dal fatto che la tua richiesta è piuttosto complessa e richiede una soluzione avanzata di deep learning. che posso fornirti alcune linee guida su come affrontare il problema utilizzando Python e librerie di deep learning come TensorFlow o PyTorch. ( Sulla base delle mie esperienze passate ) 1. Comunque il problema che hai descritto è fattibile da affrontare utilizzando tecniche di deep learning

Eccoci qui 🤗 Non preoccuparti fai benissimo a fare queste domande, ci teniamo molto a fornire solo materiale di qualità e funzionante. Allora è stato molto complesso trovare tutte le dipendenze precise ma ce l'abbiamo fatta. Copia e incolla queste righe al posto delle celle prima di "from imageai.Detection import ObjectDetection" !pip install tensorflow==2.4.0 !pip install keras==2.4.3 numpy==1.19.3 pillow==7.0.0 scipy==1.4.1 h5py==2.10.0 matplotlib==3.3.2 opencv-python keras-resnet==0.2.0 !pip install imageai --upgrade il risultato finale dovrà essere questo : Facci sapere se il problema è risolto 😉

sono un paio di cose che potremmo migliorare insieme per far funzionare al meglio il tuo modello di deep learning. 🚀 * Checkup iniziale: Prima di tutto, facciamo un rapido controllo sulla pulizia dei dati

Ciao Alessandro e grazie per aver scritto sul nostro Forum. Allora esistono letteralmente un infinità di data set che puoi scegliere e che fanno al tuo caso. Nello specifico ricapitolando ti serve un dataset con una prediction e un tipo di classificazione binaria sul quale devi eseguire cleaning ed esplorazione dei dati, scelta di modello e algoritmo di classificazione, comparazione di due o più modelli. Per rimanere nel tema della Psicologia/Medicina ti consigliamo i seguenti set di Dati, alcuni più semplici altri più complessi : - Quì troverai 130 set di dati riguardanti la psicologia - Previsione introversa vs estroversa 7K risponde a 282 domande sulla personalità, informazioni tecniche [TE LO CONSIGLIAMO] - Maschi e Femmine Differiscono? Test di empatia-sistematizzazione 13K risposte a 125 domande sulla personalità, informazioni tecniche - Cosa causa l'alta libido? Scala della compulsività sessuale 3K risponde a 13 domande sulla personalità, informazioni tecniche - Risultati del test della personalità DISC 1K risponde a 42 domande sulla personalità, informazioni tecniche - Dataset del diabete , Predire l'insorgenza del diabete sulla base di misure diagnostiche - Set di dati (diagnostici) sul cancro al seno nel Wisconsin Prevedi se il cancro è benigno o maligno [TE LO CONSIGLIAMO] - Set di dati personali sui costi medici , Previsione assicurativa utilizzando la regressione lineare - Set di dati di previsione dell'ictus 11 caratteristiche cliniche per la previsione di eventi di ictus - Set di dati di previsione dell'insufficienza cardiaca, 11 caratteristiche cliniche per la previsione di eventi di malattie cardiache. [TE LO CONSIGLIAMO] - Repository su GITHUB Diciamo che questi pensiamo sono i dataset con più spiegazioni e con molte feautere da analizzare. Se riscontri dei problemi mentre li scarichi non farti problemi, indicaci il set di dati e te lo scarichiamo noi. Invece se vuoi provare con altri set di dati, che non riguardino per forza la psicologia o la medicina, ti segnaliamo DATASET una raccolta di oltre 1500 dataset pronti per essere utilizzati. Facci sapere se possiamo aiutarti in altro 😊