具有共同注意和共同激励的一站式目标检测
介绍
谢婷一，罗以晨，陈焕宗，刘廷- 神经信息处理系统（NeurIPS），2019年，
该项目是One-Shot Object Detection的纯pytorch实现。 大多数代码是从。
我们正在做和将要做的
支持tensorboardX
上载ImageNet预训练模型。
提供参考图片。
提供检查点模型。
训练PASCAL_VOC数据集
准备
首先，克隆代码
git clone https://github.com/timy90022/One-Shot-Object-Detection.git
1.先决条件
Ubuntu 16.04
Python或3.6
火炬1.0
2.数据准备
可可：也请按照中的说明准备数据。 请参阅此存储库中提供的脚本。
3.预训练模型
我们在实验中使用ResNet50作为预训练模型。 通过排除所有与COCO
2022-09-15 08:16:59
1.59MB
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历时一个多月之久，将YOLOV3-spp代码一行一行学习完毕，精心整理一份思维导图，思维导图分为训练部分和预测部分，包含模型搭建-->数据集加载-->损失函数计算-->评价等几部分，并将代码中隶属于不同功能的部分涂上了不同颜色，很直观，顺着思维导图的流程可以掌握YOLOv3实现的过程。链接放在这里。思维导图纯原创，可以自用，未经作者同意禁止传播！
2022-09-13 09:07:14
556KB
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基于yolov5的目标检测和双目测距源码
包括：
1.yolov5 +sgbm算法集成
2. C++实现sgbm
3.python 实现sgbm
4. jetson tensort 部署
项目参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_38346042/article/details/126807379?spm=1001.2014.3001.5501
2022-09-12 11:06:07
509.99MB
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包含一类目标：飞机。彩图，图片数量为1000张，尺寸为1024x1024，可用于目标检测算法的研究。标签保存到xml文件。
2022-09-06 10:33:28
304.23MB
bdd100k数据集的标签转换为YOLO的格式，是本人csdn博客文章的对应代码，亲测有效。用于yolov7模型的训练，同样适用于yolov5等使用YOLO标签格式的各类深度学习模型的训练。
2022-09-05 21:05:53
8KB
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用于pcdet的目标检测和demo预测。这是官网上面的全部模型，例如pointpillar、pointrcnn，由于文件太大无法上传，因为上传了百度网盘的地址。
2022-09-05 09:00:44
91KB
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