基于TensorFlow框架、Faster RCNN模型、SSM框架(SpringMVC+Spring+Mybatis)的实时行人检测系统-附件资源
2021-04-07 18:39:59
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PyTorch中的域自适应快速R-CNN
这是Haoran Wang（ ）实施的“用于野外物体检测的域自适应快速R-CNN”的PyTorch实现。 原始文件可以在找到。 此实现基于 @ 。
如果您发现此存储库有用，请引用以下原始论文：
@inproceedings{chen2018domain,
title={Domain Adaptive Faster R-CNN for Object Detection in the Wild},
author = {Chen, Yuhua and Li, Wen and Sakaridis, Christos and Dai, Dengxin and Van Gool, Luc},
booktitle = {Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
2021-04-06 17:10:45
4.24MB
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这个数据集是自己使用labelme标注的猫狗数据集，几十张左右，意在学习maskrcnn网络结构，熟悉整个网络的运行过程。
Mask_RCNN整个使用过程做了详细介绍：https://blog.csdn.net/xjtdw/article/details/94445405
2021-04-02 15:32:54
22.99MB
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faster-rcnn.pytorch-pytorch-1.0 实现可行。
2021-03-31 14:03:59
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本模型是在ImageNet预训练好的resnet模型。作为faster RCNN的backbone网络参数使用。有参考https://github.com/jwyang/faster-rcnn.pytorch等人的项目开始入手faster RCNN的朋友可以下载这个模型。
2021-03-26 15:22:47
157.29MB
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通过自己标记的钢材落锤撕裂断口（DWTT）图像数据集，进行Mask R-CNN网络模型的训练，通过训练好的网络模型对钢材试样断口进行预测和评估。通过评估结果进行分析发现，模型具有很好的稳定性和通用性。
2021-03-23 14:54:25
170.88MB
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mask-rcnn：在MATLAB中进行Mask-RCNN训练和预测以进行实例分割
2021-03-19 18:57:27
4.21MB
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