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标记的数据集，用于训练Haar级联 目的-快速搜索图像中的鸟类。 在RPi3上，在640x480分辨率下高达20 fps。 例子： 视频 多重识别 使用 下载经过培训的级联的。 用它初始化CascadeClassifier。 cascade = cv2 . CascadeClassifier ( 'cascade_226.xml' ) 级联创建 1.抽样 opencv_createsamples -vec traning.vec -info positive\desc.txt -bg neg_desc.txt -w 24 -h 24 2.培训 opencv_traincascade -data cascade -vec traning.vec -bg negative/desc.txt -numPos 180 -numNeg 60 -numStages 30 -fea

该代码随附本文 Wadim Kehl，Fabian Manhardt，Federico Tombari，Slobodan Ilic和Nassir Navab：SSD-6D：使基于RGB的3D检测和6D姿势估计再一次变得出色。 ICCV2017。 并允许复制我们的部分作品。 请注意，由于IP问题，我们只能提供经过培训的网络和推理部分。 这允许产生检测和6D姿势池。 不幸的是，无法提供用于训练以及2D / 3D改进的代码。 为了使用该代码，您需要下载 以SIXD格式使用的数据集（hinterstoisser，tejani）（例如，从） 来自 的训练有素的网络 并使用run.py脚本进行魔术操作。 调用“ python3 run.py --help”以查看可用命令。 为了获得正确的阈值，您应该查看补充材料。 Fabian Manhardt现在还添加了一个beta.py，可让您在序列上正

用C写的一个STM32F0系列的从I2C程序，可以支持一个或多个字节立即读以及随机读，一个或多个字节写操作；经过测试最大可满足400k的通信速率。

NFNet Pytorch实施 此回购包含来自未经归一化的高性能大型图像识别论文的，具有ImageNet高精度的预训练NFNet模型F0-F6。 小型模型的精度与EfficientNet-B7一样，但训练速度快了8.7倍。 大型模型在ImageNet上设置了新的SOTA top-1精度。 NFNet F0 F1 F2 F3 F4 F5 F6 + SAM 最高为1的准确性Brock等人。 83.6 84.7 85.1 85.7 85.9 86.0 86.5 此实现的Top-1精度 82.82 84.63 84.90 85.46 85.66 85.62 待定 所有学分归的作者所有。 该在很大程度上受到其在出色的JAX实现的启发。 拜访他们的回购网站以作参考。 开始吧 git clone https://github.com/benjs/nfnet

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