实时人脸检测Centerface 非官方版本的Centerface，可在速度和准确性之间取得最佳平衡。 Centerface是一种适用于边缘设备的实用的免锚人脸检测和对齐方法。 该项目提供了培训脚本，培训数据集和预培训模型，以方便用户重现结果。最后，感谢中心人的作者提供的培训建议。 WIDER_FACE验证集中的性能结果 使用相同的火车数据集而没有其他数据对于多比例尺，将比例尺设置为0.8、1.0、1.2、1.4 ，但它们的尺寸也将调整为800 * 800，因此我认为这不是真正的多比例尺测试。 方法 简单 中等的 难的 我们的（一个尺度） 0.9206 0.9089 0.7846 原版的 0.922 0.911 0.782 我们的（多尺度） 0.9306 0.9193 0.8008 要求 使用pytorch，您可以使用pip或conda来安装要求 # for pip cd

Android应用源码之网络连接状态检测.技术实现完整源码下载

峰值检测matlab代码

该课题为基于Matlab的水果分级系统。水果厂商为了利润最大化，往往需要将出厂的苹果在销售之前进行分等级包装。以实现利润的最大化。整个设计流程为设计一套传送带的流水线。将每一个水果放到传送带传送带，送到某一个扫描仪的下方。对水果进行俯视的扫描。采集图像的面积，圆形，度色泽等多个参数。进行等级的分类。该设计仅仅实现软件部分。带有一个人机交互界面。可以在界面上面进行参数等级的输入。从而实现水果的等级分类，分为一等品，二等品和三等品。

该课题为基于Matlab的火灾检测系统。火灾检测系统分为两个部分，一个部分是烟雾检测，一个部分是火焰检测。烟雾检测的原理是通过边缘检测的方法。活验检测的方法是根据颜色加形态学的方法。带有一个人机交互界面。主界面调用两个子界面。适合具备有一定编程基础的人员学习。

MobileNetV3-SSD MobileNetV3-SSD implementation in PyTorch 关于第二个版本请移步 有测试结果 希望尝试新技术请到这里 一个轻量级的目标检测包括多种模型 目的 Object Detection 应用于目标检测 环境 操作系统: Ubuntu18.04 Python: 3.6 PyTorch: 1.1.0 使用MobileNetV3-SSD实现目标检测 Support Export ONNX 代码参考（严重参考以下代码） 一 SSD部分 二 MobileNetV3 部分 4 MobileNetV1, MobileNetV2, VGG based SSD/SSD-lite implementation in Pytorch 1.0 / Pytorch 0.4. Out-of-box support for retraining on O

这个题目是利用matlab语言。进行眼部判别的疲劳检测系统。带有人机交互界面，可以在GUI界面的基础上进行相应的拓展。

这是我机器学习课关于人脸识别与检测（作了人脸分割提取）大作业的完整代码， 欢迎查看我的关于人脸识别的那篇博客， 此文件包含了本博客中提到的所有资源， 今天清理文件，于是把它上传， 希望能帮到需要的同学， 大家相互学习。

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环境 pip install opencv-python==3.4.2.16 pip install opencv-contrib-python==3.4.2.16 理论 克里斯·哈里斯（Chris Harris）和迈克·史蒂芬斯（Mike Stephens）在1988年的论文《组合式拐角和边缘检测器》中做了一次尝试找到这些拐角的尝试，所以现在将其称为哈里斯拐角检测器。 函数：cv2.cornerHarris（），cv2.cornerSubPix（） 示例代码 import cv2 import numpy as np filename = 'molecule.png' img = cv2