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人脸检测经典论文 Radpid Object Detection using a Boosted Cascade of Simple Features 阅读笔记

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官方基于coco数据集预训练模型，微调后可以达到准确率较高的物体识别效果

Moving Object Detection and Segmentation using Background Subtraction by Kalman Filter.pdf

目标检测实践Tensorflow2版SSD安装运行，并使用编译模型进行识别

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。

YOLO宠物 YOLO实时宠物检测和识别 用于使用或测试 从我们的下载经过训练的体重文件，或者自己进行训练。 克隆项目 git clone https://github.com/pjreddie/darknet cd darknet 修改yolo源代码 vim examples/yolo.c 创建一个新的标签字符串数组。 char *pet_names[] = {"Abyssinian", "Bengal", "Birman", "Bombay", "British_Shorthair", "Egyptian_Mau", "Maine_Coon", "Persian", "Ragdoll", "Russian_Blue", "Siamese", "Sphynx", "american_bulldog", "american_pit_bull_terrier", "basset_h