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混合高斯背景建模，运动检测。建模函数是自己编写的，原理简单，便于学习，有详细注释。处理视频是用笔记本摄像头实时采集的画面。
SSD方法图像目标检测,该模型为Tesnorflow版本,可以直接在Tesorflow环境下载入进行预测.
coco数据集目标检测物体类别标签json文档，包括物体索引即ID和文本名称
使用预训练好的InceptionV3模型对自己的数据进行分类
YOLOv5目标检测模型是近年来发展迅速的计算机视觉技术，本文详细介绍了如何通过训练和转换得到高效准确的模型，并通过TensorRT实现加速。首先介绍了YOLOv5模型的原理和优势，然后详解了训练和转
验证集随机采样的3000张图片的数据和标注, 适用于快速验证模型效果节约时间
Mask_RCNN模型在COCO数据集上预训练权重mask_rcnn_coco.h5
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基于混合高斯模型的前景目标检测，代码已调通，只需把读入的文件名称改成相同路径下自己的文件名即可。
使用Mumford-Shah模型进行运行目标检测以克服常规算法的缺点。利用改进的水平集算法,使算法能够快速收敛。为达到实时性的要求,利用多分辨方法进一步提高算法的速度。使用改进的区域生长算法进一步准确
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