基于深度学习的目标检测程序

机器学习技术在僵尸网络检测领域具有广泛应用,但随着僵尸网络形态和命令控制机制逐渐变化,人工特征选取变得越来越困难。为此,提出基于深度学习的僵尸网络检测系统——BotCatcher,从时间和空间这 2

基于深度学习的图像拼接篡改检测.pdf

在实际生产环境中，施工现场的钢筋数量主要是人工计算的。 针对钢筋检测的特殊任务，提出了一种基于深度学习的检测计数方法。 该方法代替了传统的费时费力的人工计数方法，可应用于实际生产环境。 通过将传统的检

基于深度学习的苹果检测技术，通过对复杂环境下苹果的分类和定位，实现了高效准确的苹果检测。我们使用YOLOv4算法实现了苹果检测的目标定位和分类，对苹果图片进行了预处理和增强，提高了检测准确率，并通过多

基于深度学习的木材表面缺陷检测.caj

该资源包含了近些年经典的基于深度学习的目标检测论文，有RCNN、Fast-RCNN、Faster-RCNN、Mask-RCNN以及YOLO系列

大恒相机halcon深度学习目标检测C#示例程序，训练需要在HDevelop上训练，在该程序上加载训练好的文件，然后就能使用相机采集的图片来做目标检测了。

Caffe ssd deep learning camera target detection python code

这个鞋类数据集包含1690张图片，经过标注的数据可用于训练鞋类分类的目标检测。它是一个有用的工具，可以在不同场合下使用，无论是学校教育，研究人员，还是企业专家都能从中得到帮助。数据集以JPEG格式呈现

基于霍夫变换的多目标检测，主要是行人检测，霍夫变换，随机森林分类。