写在前面： 首先感谢兄弟们的关注和订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。 本篇博文，我们将使用PyTorch深度学习框架搭建ResNet实现钢轨缺陷识别，附完整的项目代码和数据集，可以说是全网最详细的手把手教程，初学者可以很好的入门，其他研究者可以加深ResNet的理解。 先看本项目训练的ResNet模型的识别效果：

大家好，从昨天肝到现在，终于完成了本次mathorcup大数据数学建模竞赛A题基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别的完整论文了。 给大家看一下目录吧： 摘 要： 10 一、问题重述 12 二．问题分析 13 2.1问题一 13 2.2问题二 13 2.3问题三 14 三、模型假设 14 四、符号说明 14 五、模型建立与求解 15 5.1问题一模型建立与求解 15 5.1.1

1 2023 年 MathorCup 高校数学建模挑战赛——大数据竞赛 赛道 A：基于计算机视觉的坑洼道路检测和识别 使用深度学习模型，pytorch版本进行图像训练和预测，使用ResNet50模型 2 文件夹预处理 因为给定的是所有图片都在一个文件夹里面，所以需要先进行处理，核心代码： for file_name in file_names:source_path = os.path.j

当大家面临着复杂的数学建模问题时，你是否曾经感到茫然无措？作为2021年美国大学生数学建模比赛的O奖得主，我为大家提供了一套优秀的解题思路，让你轻松应对各种难题。 希望这些想法对大家的做题有一定的启发和借鉴意义。 让我们来看看MathorCup的A题！ 问题重述： 问题1：图像特征提取和模型建立 题目要求建立一个高识别准确度、快速的模型，能够识别道路图像是正常的还是坑洼的。具体步骤包括：