基于arm的运动物体检测与跟踪方法研究,论文详细描述了图像采集与显示
基于视频的运动物体检测与提取方法研究,硕士生论文,代码实现
深度学习领域中的物体检测模型DN-DETR-R50-50ep是一款高效准确的模型,能够在大规模物体检测中实现优异的表现。该模型基于目标检测技术,能够快速识别出图片中的目标物体,广泛应用于计算机视觉、自
本研究提出了适用于边缘设备的全新边缘GPU友好模块,用于实现多尺度特征交互。该模块通过弥补特征尺度之间的缺失,改善了模型的准确性和执行效率。除此之外,研究还研发了一种创新的迁移学习骨干网络采用方式,受
数据集包含标记的水果图像以训练目标检测系统。用于对象检测的其他数据集。火车文件夹中的240张图像。测试文件夹中有60张图像。 Fruit Images for Object Detection_dat
被CVPR 2021接受为ORAL论文 arXiv: : 该图显示了我们新制定的“打开世界物体检测”设置与现有设置之间的关系。 抽象的 人类具有识别其环境中未知对象实例的天生的本能。 当相应的知识最终
借助yolov5和yolov7的深度学习技术,结合PyQt实现了一款强大的目标检测系统。该系统支持多种物体的检测,涵盖了车辆、树木、火焰、人员、安全帽、烟雾、情绪、口罩佩戴等。在功能上,除了目标检测外
从tensorflow的GitHub上扒出来的一部分代码,完整的物体识别功能,官方网张下载太慢了。
百度云人脸识别技术,最简单的demo,一个jsp页面 进行人脸拍摄,一个servlet 接收人脸,并识别。
haaradaboostopencv2.1.0训练检测物体,必须OPENCV版本相同