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在YOLO3的基础上，研究团队提出了一种全新的物体检测技术。该技术的独特之处在于它不仅仅继承了YOLO3的高效性，还引入了对物体轨迹的深度挖掘。与其他方法不同的是，这一创新并未增加模型的参数，从而保持
电路设计方案
Yolov5模型是目前最高效的物体检测神器之一，可识别200多个类别的物体，并在目标检测任务中表现出色。本站提供yolov5n.pt版本的模型下载，您可以通过该模型快速实现自己的物体检测任务。我们还可
计算机视觉-物体检测实战视频教程(2020年10月新课),完整版附源码、数据。物体检测实战课程旨在帮助同学们快速掌握当下计算机视觉领域主流检测算法及其实例应用。所有算法均选自实际企业项目中常用架构,通
opencv的运动物体检测并框出，只要环境对的话，测试就没有问题。
多目标遗传算法(NSGA-III)matlab源代码 多目标遗传算法(NSGA-III)matlab源代码 多目标遗传算法(NSGA-III)matlab源代码 多目标遗传算法(NSGA-III)ma
基于多目标协同优化算法编写的遗传算法程序，具有很好的收敛性，提供了相应测试算例，供学习参考。
基于多目标算法NSGA-II，本实现优化算法提供了中参考点的方法。种群成员是非支配的并且与所提供的参考点距离很近，适用于多目标优化问题。本实现代码基于Matlab平台，可以自行调整参数并运行。
SSD目标检测网络预训练模型
SSD基于深度学习的目标检测
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