Streamlit演示:Udacity自动驾驶汽车图像浏览器 该项目将和演示到交互式应用程序中。 完整的演示并说明了Streamlit的所有主要构建块。 如何运行这个演示 pip install --upgrade streamlit opencv-python streamlit run https://raw.githubusercontent.com/streamlit/demo-self-driving/master/streamlit_app.py 问题? 注释? 请在提问。
2022-03-14 19:16:01 4.8MB Python
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骇客深度学习:使用TensorFlow 2和Keras和Python的机器学习教程(包括Jupyter笔记本)-(LSTM,超电流表调整,数据预处理,偏差方差折衷,异常检测,自动编码器,时间序列预测,对象检测,情感分析,使用BERT进行意图识别)
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通过实时流协议 (RTSP) 使用 Yolo、OpenCV 和 Python 进行对象检测 通过实时流协议 ( RTSP ) 使用 Yolo、OpenCV 和 Python 的深度学习进行对象检测 识别出的对象按日期存储在每个类的文件夹中,以供进一步培训或人脸识别。 OpenCV dnn模块支持在来自 Caffe、Torch 和 TensorFlow 等流行框架的预训练深度学习模型上运行推理。 在对象检测方面,流行的检测框架是 优洛 固态硬盘 更快的 R-CNN 最近在 OpenCV dnn 模块中添加了对运行 YOLO/DarkNet 的支持。 依赖关系 opencv 麻木 imageio-ffmpeg pip install numpy opencv-python imageio-ffmpeg 注意:不支持 Python 2.x YOLO(你只看一次) 从此下载预训练的
2022-02-10 00:02:35 56.34MB Python
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libtorch-yolov3:YOLO v3对象检测算法的Libtorch实现
2022-01-10 11:00:26 1.54MB cpp pytorch yolov3 libtorch
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OpenCV中使用Mask R-CNN进行基于深度学习的对象检测和实例分割
2022-01-08 15:43:20 171.72MB opencv mask-r 对象检测 目标检测
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实时物体检测应用 Web应用程序,用于通过Web浏览器对视频流进行实时对象检测。 安装 创建并激活虚拟环境,如下所示: $ cd cloned/directory/ $ python -m venv env $ env/Scripts/activate 安装并激活环境后,请安装所有依赖项: $ pip install -r requirements.txt 之后,您可以运行以下命令并在浏览器上以访问该应用程序。 $ python application.py 观察:该应用程序仅在Google Chrome上进行了测试。 下载型号 要下载yolov3.weights ,只需运行: $ cd models/ $ python dl-weights.py 用法 摄像头预览:启用和禁用网络摄像头预览。 运行检测模型:启用和禁用检测模型。 曝光:增加或减少相机曝光的按钮停止1。
2021-12-29 16:10:27 67KB jquery opencv flask machine-learning
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阿尔特罗斯·尤洛 最新的C#实时对象检测系统(Visual Studio)。 该项目具有CPU和GPU支持,使用GPU可以更快地进行检测。 该项目的主要目标是易于使用yolo,该软件包可在nuget上使用,您只需安装两个软件包即可开始检测。 在后台,我们使用Windows Yolo版本的 。 将图像路径或字节数组发送到并接收检测到的对象的位置。 我们的项目旨在将对象类型和-position返回为可处理数据。 该库支持 NuGet 通过快速安装Alturos.Yolo PM> install-package Alturos.Yolo (C# wrapper and C++ dlls 28MB
2021-12-21 08:38:06 92.51MB visual-studio computer-vision csharp neural-network
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这是一个过时的项目。 将用于Unity中的图像分类。 参见 适用于Unity的YOLO游戏中对象检测(Windows) 通过对Unity(Windows)进行实验性的。 使用,请参阅相应的。 如何使用 编译YoloSrc\Yolo.sln 发布YoloServer项目 启动YoloSrc\YoloServer\bin\Release\netcoreapp2.1\win-x64\YoloServer.exe 在Unity编辑器中打开YoloUnity项目并进入播放模式 如果出现Grpc.Core.RpcException,请退出并重新进入播放模式。
2021-12-10 15:30:45 108.15MB C#
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该PPT详细描述了Yolo对象检测的基本原理以及用TensorFlow实现的过程
2021-12-08 18:49:52 15.01MB 人工智能 Yolo TensorFlow
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detBlendPipe 使用BlenderProc和Detectron2的数据生成器和对象检测 安装 如果需要,请使用venv。 pip install -r requirements/dev.txt git clone https://github.com/DLR-RM/BlenderProc.git # skip this if you dont want sample haven dataset cd BlenderProc python scripts/download_haven.py 这将安装detectron2和blenderproc。 用法 streamlit run front_end/main.py
2021-12-07 12:37:56 1.51MB Python
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