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人脸检测，肤色提取，特征识别，matlab，模型匹配等。简单有效。

目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来 越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测 领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标 检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与 纠正，欢迎大家评论交流！

DBVM驱动修改版CE7.5.1版本【防检测】

水平矫正图片角度，采用傅立叶变换，频谱图，相谱图，霍夫检测直线，计算角度，矫正角度

视网膜面火炬版 由于机密性，它不是我模型的最佳版本 感谢Alvin Yang（ ） 这是68个地标检测的分支，预先训练的模型位于./out中 进行96个地标检测（请参阅其他分支） 该模型还预测了地标的被遮挡部分，如果不希望它们出现，可以将其隐藏。 基于RetinaFace 当前模型 mobileNet V1 + FPN +上下文模块+回归器1.6MB CPU〜10FPS GPU 50FPU 火车：（请参考dataloader.py更改文件位置） python3 train.py -train该模型使用LS3D-W数据集，或将您的数据集更改为demo.pt/ demo.jpg（68 * 2张量）的格式 使用本地摄像头： python3 video_detect.py（需要删除所有'cuda（）'，并在CPU本地运行） 评估模型： python3 train.py -train错

数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

auditok是一个音频活动检测工具，可以处理在线数据（从音频设备或标准输入中读取）以及音频文件。 它可以用作命令行程序或通过调用其API。 可在上找到该文档的最新版本 安装 auditok的基本版本将与标准Python（> = 3.4）一起运行。 但是，在不安装其他依赖项的情况下， auditok只能处理wav或原始格式的音频文件。 如果需要更多功能，则需要以下软件包： ：以流行的音频格式（ogg，mp3等）读取音频文件或从视频文件中提取音频。 ：从麦克风读取音频数据并播放音频。 ：播放音频剪辑时显示进度栏。 ：绘制音频信号和检测。 ：matplotlib必需。 也用于某些数学运算，而不是标准python（如果有）。 使用pip安装最新的稳定版本： sudo pip install auditok 从github安装最新的开发版本： pip install

matlab巴特沃斯代码用于 Arduino 部署的呼吸检测和 RR 计算算法 在这个 repo 中可以找到两个主要的实现类别： 基于阈值 将信号与其平均值进行比较并检测交叉点（通过某种过滤技术获得平均值） 过滤器包括 SMA（棚车）、FIR 巴特沃斯、IIR /SMA/ /Filters/ 基于梯度 当梯度从 + 变为 - 时检测峰。 /Grad/ 还可以找到一些过滤器。 #This Repo 还包含一个 GUI 应用程序（Matlab AppDesigner），用于监控和绘制 RR。 允许通过 BT 或 USB 连接。 此代码适用于配备 16x2 LCD 的 Atmega 168/328。

wireshark-win32-1.3.5 抓包软件，tcp/ip网络包分析工具