灰狼优化算法（Grey Wolf Optimizer，GWO）由澳大利亚格里菲斯大学学者 Mirjalili 等人于2014年提出来的一种群智能优化算法。该算法受到了灰狼捕食猎物活动的启发而开发的一种优化搜索方法，它具有较强的收敛性能、参数少、易实现等特点。近年来受到了学者的广泛关注，它己被成功地应用到了车间调度、参数优化、图像分类等领域中。用GWO优化CatBoost的参数来进行物联网入侵检测分类。
2021-03-19 20:18:56
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采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！
2020-01-03 11:20:52
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博文：http://blog.csdn.net/zhuangxiaobin/article/details/25476833
这篇文章里所提供的工具和样本训练出来的分类器xml文件，可以使用文中的代码实践一下
2019-12-21 22:21:49
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人脸检测工具，人眼检测工具，训练好的人眼文件haarcascade_eye_tree_eyeglasses.xml，配合opencv使用，进行人脸检测
2019-12-21 22:13:57
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行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题 行人检测分类器的训练，训练完可测试效果如何，注意样本的路径问题
2019-12-21 19:34:46
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