这个是yolov8+ByteTrack目标追踪+定义划线计数的源码,里面有5个小案例,安装yolov8环境依赖,右键运行demo即可。通过鼠标中键绘制线条区域。如果是区域计数,当鼠标中键有3个点以上时,可以按空格键形成一个封闭的区域进行计数,具体的演示可以参考B站“微智启工作室”主页的视频。
2024-05-31 16:46:43 41.72MB 目标检测
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基于VS2019编译 VTK9.3.0带Java/Python接口,带zlib/hdf5/Qt5/tiff/sqlite3/ppng/pugixml/qml/ogg/netcdf/lz4/lzma/libxml2/loguru/libproj/libharu/jsoncpp/jpeg/glew/gl2ps/freetype/fmt/expat库 含Debug/Release版
2024-05-31 10:21:52 74.81MB
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2024-05-29 20:48:13 4.74MB 虚拟发卡
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提取NASA数据集B0005,B0006,B0007,B00018,B00025,B00026,B00027,B00028容量
2024-05-29 10:42:25 2KB 数据集
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由D触发器设计的停电锁电路电子研发,维修,学习附电路原理讲解,
2024-05-28 23:01:32 1.26MB 数字电路 电子电路 电子维修
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基于单片机和相关计算的胎心监测仪的实现.pdf
2024-05-28 20:26:40 255KB 单片机设计资料
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为了提高利用深度神经网络预测单图像深度信息的精确度,提出了一种采用监督卷积神经网络进行单图像深度估计的方法。首先,该方法通过在编解码结构中引入残差结构、密集连接结构和跳跃连接等方式改进了单图像深度估计卷积神经网络,改善了网络的学习效率和性能,加快了网络的收敛速度;其次,通过结合灰度相似性、视差平滑和左右视差匹配等损失度量设计了一种更有效的损失函数,有效地降低了图像光照因素影响,遏制了图像深度的不连续性,并能保证左右视差的一致性,从而提高深度估计的鲁棒性;最后,采用立体图像作为训练数据,无需标深度监督信息,实现了端到端的单幅图像深度估计。在 Tensorflow框架下,用KIT和 Cityscapes数据集进行实验结果表明,与目前的主流方法相比,该方法在预测深度的精确度方面有较大提升,拥有更好的深度预测性能。
2024-05-28 17:31:59 724KB
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网络词典源码,可定义单词库。
2024-05-27 14:57:31 96KB 网络 网络
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对wpf不怎么熟悉,打包工具打包出来的又很丑,网上几乎找不到这类资源就己研究了下写了一个,整理了个Demo放上来供大家参考,定义安装和卸载,安全软件和控制面板程序都能识别和调用定义的卸载。代码简单有注释易懂,可行扩展。
2024-05-25 10:05:43 922KB 自定义打包
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参加2014年飞思卡尔杯己编写的ccd适应曝光程序。
2024-05-24 21:00:55 629KB
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