人脸检测与识别Web应用 一个实现face-api.js(用于在浏览器中使用面部检测和面部识别JavaScript API以及使用tensorflow.js的nodejs的Web应用程序)
2021-12-20 16:23:32 10.49MB JavaScript
1
目标检测与跟踪 目标检测和跟踪算法
2021-12-19 22:08:56 4KB Python
1
本教程介绍了如何使用Omron D6T热传感器通过Arduino板测量温度来检测座椅占用情况。
2021-12-19 15:48:54 943KB detection ide mems sensor
1
渐进式规模扩展网络的形状鲁棒文本检测 要求 pytorch 1.1 火炬视觉0.3 pyclipper 的opencv3 gcc 4.9+ 更新 20190401 加笔者损失,结果在比较 下载 icdar 2015上的resnet50和resnet152模型: 提取代码:rxjf 资料准备 遵循icdar15数据集格式 img │ 1.jpg │ 2.jpg │ ... gt │ gt_1.txt │ gt_2.txt | ... 火车 在配置trainroot和testroot 使用以下脚本运行 python3 train.py 测试 用于在测试数据集上测试模型 配置model_path , data_path , gt_path , save_path在 使用以下脚本进行测试 python3 eval.py 预测 用于推断单个图像 配置mode
2021-12-19 15:48:14 1.57MB ocr python3 pytorch text-detection
1
FCOS检测算法在VOC数据集上的训练模型,直接下载可进行inference。配合代码https://github.com/leviome/fcos_pure 使用。具体教程看README.
2021-12-19 15:46:30 123.49MB detection computer vision FCOS
1
2021-Threat-Detection-Report.pdf
2021-12-18 17:00:08 8.01MB 网络安全
1
跌倒检测 跌倒检测自述文件
2021-12-18 14:35:54 5.09MB Java
1
钢筋检测 使用开放式计算机视觉自动进行钢筋计数。 按顺序执行以下步骤: 步骤1:-安装必备库 1. Run pip install -r requirements.txt (Python 2), or pip3 install -r requirements.txt (Python 3) step2:-运行python程序$ python steel.py 步骤3:-要退出程序,请按“ q”
2021-12-18 12:15:22 121KB Python
1
跌倒检测两个流cnn 使用两流卷积神经网络(CNN)和运动历史图像(MHI)进行实时跌倒检测 该存储库包含使用两流CNN的实时跌倒检测模型的代码。 光流被“运动历史图像”(MHI)取代,可以进行实时推断。 utils.py文件包含用于生成数据的实用程序代码,train_model.py文件创建并训练模型,而fall_detection.py文件包含使用FDD数据集上的weights文件夹中的权重运行模型的代码。视频或您的网络摄像头。 有关模型架构,性能以及在不久的将来会出现的演示画面/图片的详细说明。 在生成的数据子集上实现了相当不错的交叉验证错误率。 当前致力于获取更多数据并完善数据生成技术。
2021-12-17 18:00:12 20.83MB real-time keras-tensorflow fall-detection open-cv
1
小麦品质检测仪2 受启发 描述: 我们正在使用此小麦质量检测测试来确定给定小麦籽粒图像的质量。 我们使用的数据集由提供。 小麦品质检测问题分为以下两个子问题: 两类分类,即健康谷物或其他谷物。 五类分类,即健康谷物,损坏的谷物,异物,破碎的谷物和谷物覆盖物。 我们为上述数据集提取的用于训练的数据集(单粒或其他图像)。 要求: 的OpenCVPython的 凯拉斯 张量流 matplotlib 经过python3.5测试 一目了然 对于两类分类: $ python classifier_2_v2.py 68/68 [==============================] - 0s 499us/step - accuracy: 0.9020 - loss: 0.2475 MLP Test loss: 0.247524231672287 MLP Test acc
1