该数据集被广泛用于车辆重识别方面的研究和实验,其包含776个车辆,每个车辆都有多个视角的图像和相应的注释信息。此数据集是整个国际上公认且最具代表性的车辆重识别数据集之一。我们为大家提供了该数据集的下载链接和详细介绍,希望能对车辆重识别领域的研究有所帮助。
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UA-DETRAC车辆检测数据集-附件资源
SetupPack2v2_0byElvis_1forGTR2
ISO14229-1-2013车辆通用诊断协议ISO标准最新版PDF完整带书签
演示 开始: PyQt5,3.3以上的cv2,hyperlpr 暂时不提供车型识别与颜色分类的模型 下载 ,并保存到yolo目录下 介绍 模型采用opencv DNN模块读取,所以确认你安装了包含DN
能够识别出车辆的人为特征,包括年检标志,车内挂架,摆件以及车内遮阳板等。
利用yolo实现简单的车辆识别,从随机初始化的权重训练一个YOLO模型是非常重要的,需要大量的数据集和大量的计算资源,所以我们在这个练习中使用了预训练的模型参数。你也可以尝试用自己的数据集对YOLO模
很好的东西。错过了就可惜哦。呵呵,各位好好下啊
车辆识别是在MATLAB开发软件环境下开发的,供大家参考
用OpenCV 做车辆识别时 的 样本 有有一部分是 20*20 小图 也有彩色大图 需要自己处理一下
高版本的opencv可能需要安装向导
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