siamfc目标追踪算法训练模型，网络为alexnet，训练轮数为49轮。Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking ECCV2016
2022-05-27 00:30:10
8.93MB
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微信扫码引擎收录于：
opencv_contrib/modules/wechat_qrcode
开发文档：
https://docs.opencv.org/master/d5/d04/classcv_1_1wechat__qrcode_1_1WeChatQRCode.html
微信扫码引擎是一款基于开源引擎ZXing，并高度优化和深度改造的高性能轻量二维码识别器。
import cv2
detector = cv2.wechat_qrcode_WeChatQRCode("detect.prototxt", "detect.caffemodel", "sr.prototxt", "sr.caffemodel")
img = cv2.imread("img.jpg")
res, points = detector.detectAndDecode(img)
print(res, points)
2022-05-26 21:05:34
898KB
数据集包括的情绪标签包括以下7类：
angry
disgusted
fearful
happy
neutral
sad
surprised
训练集：2.8W张人脸图像；
测试集：7K张人脸图像；
2022-05-26 12:06:02
59.21MB
训练集和验证集各包含1020张图片，此外还包括额外6149的额外测试集图像。更加详细的数据集介绍可以参考：https://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/flowers/102/
2022-05-26 12:06:02
329.32MB
基于全卷积Fully-Convolutional-Siamese-Networks的目标跟踪仿真+word版说明文档
版本组合：Win7+Matlab R2015b+CUDA7.5+vs2013
文档中提供了上述运行环境的配置方法
注意事项（仿真图预览可参考博主博客里面"同名文章内容"。）
2022-05-26 12:05:57
99.8MB