PythonKeras实现RetinaNet对象检测

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DetNet的一个实现:用于对象检测的骨干网络。由于时间短,只对pascal voc数据集进行了培训和测试。 事实证明,detnet59的性能确实优于FPN101。

用Keras实现YOLOv2对象检测(只有20行代码)

少量物体检测(FsDet) FsDet包含ICML 2020论文《令人中的官方几次物体检测实现。 除了以前的作品所使用的基准,我们还在三个数据集上引入了新的基准:PASCAL VOC,COCO和LVI

Tennis-ball-object-detection:带oop实现的Python网球对象检测。 学校项目

DAL 该项目托管了AAAI 2021论文的正式实施: 用于任意目标检测的动态锚学习[ ] []。 抽象的 在本文中,我们提出了一种动态锚学习(DAL)方法,该方法利用新定义的匹配度来综合评估锚的定位

yolo-v3:Yolov3用于对象检测和跟踪的Rust实现

motpy-简单的多对象跟踪库 Project旨在为多对象跟踪提供一个简单而强大的基准,而无需自己编写显而易见的算法堆栈。 视频源: : 序列11 特征: 通过检测范式跟踪 IOU +(可选)功能相似

该程序用MFC语言实现了从人脸检测的算法,有需要的朋友可以下载看看。

好的检测-算法能够尽可能多地标识出图像中的实际边缘。好的定位-标识出的边缘要尽可能与实际图像中的实际边缘尽可能接近。最小响应-图像中的边缘只能标识一次，并且可能存在的图像噪声不应标识为边缘。为了满足这