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使用PyTorch进行假钞识别

假钞是一种常见的金融欺诈行为,对经济安全和金融秩序造成严重威胁。为了解决这个问题,现代技术可以利用深度学习和计算机视觉技术来自动检测和识别假钞。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个假钞识别模型,并提供相应的源代码。

  1. 数据集准备

在开始之前,我们需要准备一个包含真实和假钞图像的数据集。可以从各种来源获得这些图像,包括公开数据集、网络搜索和自己采集。确保数据集中包含足够数量的真实和假钞样本,并将其分为训练集和测试集。

  1. 构建深度学习模型

我们将使用PyTorch构建一个卷积神经网络(CNN)模型来进行假钞识别。以下是一个简单的CNN模型示例:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optimclass FakeNoteClassifier(nn.Module)

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