帕金森病检测 使用XGBoost检测帕金森氏病，并使用Flask进行部署。 使用的语言：Python 3.7，Html5，CSS3。 该Web应用程序正在开发中，目前托管在两个云平台中： IBM Cloud： : Heroku云： ：

python opencv DNN 人脸检测

使用Tensorflow 2进行Tensorflow对象检测 在此存储库中，您可以找到有关如何在Tensorflow 2中使用Tensorflow OD API的一些示例。有关更多信息，请查看我的文章： 安装 您可以使用Python Package Installer（pip）或 （用于部署和管理容器化应用程序的开源平台）安装TensorFlow对象检测API。 首先克隆Tensorflow Models存储库的master分支： git clone https://github.com/tensorflow/models.git Docker安装 # From the root of the git repository (inside the models directory) docker build -f research/object_detection/dockerfil

Efficient RANSAC for Point-Cloud Shape Detection文献中源码，进行多种几何形状的分割。具体的编译及环境配置参考博客：https://blog.csdn.net/qq_32867925/article/details/123949701?spm=1001.2014.3001.5501

You Only Look Once 论文

2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direct-Detection LADAR Systems2010-Direc

数据集名称：成人自闭症谱系筛查数据 摘要：自闭症谱系障碍（ASD）是一种与显着的医疗费用有关的神经发育疾病，早期诊断可以显着减少这些疾病。 不幸的是，等待ASD诊断的时间很长，而且程序的成本效益也不高。 自闭症的经济影响和全世界ASD病例数量的增加表明，迫切需要开发易于实施和有效的筛查方法。 因此，迫切需要进行时间高效且可访问的ASD筛查，以帮助卫生专业人员并告知个人是否应进行正式的临床诊断。 全球ASD病例数的快速增长需要与行为特征相关的数据集。 但是，这样的数据集很少，因此很难进行全面的分析以提高ASD筛选过程的效率，敏感性，特异性和预测准确性。 目前，与临床或筛查有关的自闭症数据集非常有限，并且大多数都是自然遗传的。 因此，我们提出了一个与成人自闭症筛查有关的新数据集，其中包含20个特征，可用于进一步分析，特别是在确定有影响力的自闭症特征和改善ASD病例分类方面。 在此数据集中，我们

速度检测和板块识别 检测车辆的速度并识别车牌号。

svm预测matlab代码3D LiDAR 点云中水果检测的 Matlab 实现。 介绍 该项目是使用 LiDAR 传感器 Velodyne VLP-16（Velodyne LIDAR Inc.，San Jose，CA，USA）获取的 3D 点云中水果检测的 matlab 实现。 此实现用于评估 ，其中包含 11 棵富士苹果树的 3D LiDAR 数据以及相应的果实位置注释。 在以下位置找到更多信息： 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/ GRAP-UdL-AT/fruit_detection_in_LiDAR_pointClouds.git 然后，在保存代码的同一目录中创建一个名为“data”的文件夹。 在 /data 文件夹中，保存可用的地面实况和点云数据（“AllTrees_Groundtruth”和“AllTrees_pcloud”）。 先决条件 MATLAB R2018（我们没有在其他matlab版本中测试过） 计算机视觉系统工具箱 统计和机器学习工具箱 数据准备 LFuji-air 数据集：保存在 /data 文件夹中。 交叉验证

KeypointNet 完整的数据集现在可用！ KeypointNet是一个大规模且多样化的3D关键点数据集，通过利用基于ShapeNet模型的众多人工注释，包含来自16个对象类别的83,231个关键点和8,329个3D模型。 我们的论文可在上获得并被CVPR 2020接受。您可以在以下位置浏览我们的数据集 。 消息！ 现在发布了两个有趣的无监督关键点检测器： （无序但SE（3）不变）和 （非SE（3）不变但有序）！ 变更记录 有关更新的数据集信息，请参阅 关键点数据 数据集可以从或下载。 带注释的JSON数据放置在注释下。 此外，我们还提供了下PCD的每个ShapeNet模型采样点云（2048点）。 我们已经为飞机（1022型号），浴缸（492型号），床（146型号），瓶子（380型号），瓶盖（38型号），汽车（1002型号），椅子（999型号），吉他等标签进行了处理和清洗。