人头检测数据集.该数据集分为二个部分,JPEGImages和Annotations.JPEGImages文件夹中有4500+张各种场景的人头图像,共12w+个人头标注框.
并对每张图片使用labelimg做了人工标注,标注对应的xml文件放在了Annotations文件夹中.
本数据集图片清晰,场景广泛,精心挑选,人工标注.适用于任意场景,可作为人头检测的模板数据集.
应用特定场景时,只需加入部分特定场景数据,即可满足对特定场景人员聚集检测和计数.
免去了收集,挑选,标注人头图片的时间,可直接进行工程化应用.
2021-11-29 13:10:08
561.58MB
基于vs2010编写的串口调试助手，可实现数据的收发，创建虚拟串口的情况下，可以与丁丁串口调试助手实现互相收发，另外，界面中还有简单的行人识别功能（行人与背景差别比较大情况下）
2021-11-27 16:48:19
25.91MB
1
darknet版yolov4行人检测训练权重；配置文件为data/coco.names; cfg/yolov4.cfg; cfg/coco.data; 训练图片尺寸 512x512；类别名person；训练好的权重保存在backup中，附训练loss图和map曲线图，并包含行人训练数据集800多张
2021-11-26 17:07:48
332.02MB
行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题 行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题
2021-11-20 20:45:55
37.85MB
1
训练SVM分类器进行HOG行人检测. 环境为VS2010 + OpenCV2.4.4. 使用时请自行修改工程的include目录和lib目录配置。 正样本来源是INRIA数据集中的96*160大小的人体图片，使用时上下左右都去掉16个像素，截取中间的64*128大小的人体。 负样本是从不包含人体的图片中随机裁取的，大小同样是64*128。 SVM使用的是OpenCV自带的CvSVM类。
2021-11-20 10:17:43
22.06MB
1