图像检测:有助于基于卷积神经网络的基于面部图像的检测 源码
按照说明,先运行哪个文件 从Generate dataset.ipynb文件创建自己的数据集,或者从kaggle或任何地方获取任何图像数据集-由于它占用空间,我还没有上传任何图像的数据集文件夹。因此,使其在git中上传的时间尽可能短。 为了创建数据集,可以使用opencv,为此可以使用多个代码。 首先,运行splitteddataset,它有助于将图像数据集分为3个文件训练,测试和验证。 在此之后,在keras,CNN中训练模型并选择提供高精度的最佳模型。(注意:在复制此文件之前,最好对CNN,跨度,填充,过滤器,通道,池层有知识)另一个文件,并在此处使用opencv代码检测视频,并在此处提供
文件列表
Image-Detection-main.zip
(预估有个6文件)
Image-Detection-main
DetectingImage.ipynb
4KB
haarcascade_frontalface_default.xml
908KB
SeparatingintoTrainTestVal.ipynb
1KB
README.md
809B
ModelTraining.ipynb
236KB
Generate Dataset.ipynb
9KB
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