基于OPENCV460和YOLO4TINY的交通标志检测,只需要OPENCV460
2022-09-01 12:05:25 25.24MB CV
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只需要OPENCV460的43种交通标志检测,基于YOLO4TINY模型
2022-09-01 12:05:24 24.95MB CV
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只需要OPENCV460的垃圾检测,YOLO4TINY,基于YOLO4TINY模型
2022-09-01 12:05:23 24.86MB CV
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身份证数字识别,DBNET+CRNN,只需要OPENCV460
2022-09-01 12:05:22 113.25MB CV
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手势识别,只需要OPENCV,采用YOLO4T和MOBILENET分类
2022-09-01 12:05:21 56.69MB CV
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要解决的是一个医学图像的二分类问题,有AK和SK两种病症,根据一定量数据,进行训练,对图像进行预测。 给定图片数据的格式: 解决思路 整体上采用迁移学习来训练神经网络,使用InceptionV3结构,框架采用keras. 具体思路: 读取图片数据,保存成.npy格式,方便后续加载 标签采用one-hot形式,由于标签隐藏在文件夹命名中,所以需要自行添加标签,并保存到.npy文件中,方便后续加载 将数据分为训练集、验证集、测试集 使用keras建立InceptionV3基本模型,不包括顶层,使用预训练权重,在基本模型的基础上自定义几层神经网络,得到最后的模型,对模型进行训练 优化模型,调整超参数,提高准确率 在测试集上对模型进行评估,使用精确率、召回率 对单张图片进行预测,并输出每种类别的概率 如何加载实际数据,如何保存成npy文件,如何打乱数据,如何划分数据,如何进行交叉验证 如何使用keras进行迁移学习 keras中数据增强、回调函数的使用,回调函数涉及:学习速率调整、保存最好模型、tensorboard可视化 如何使用sklearn计算准确率,精确率,召回率,F1_
2022-08-31 22:05:55 1003KB keras 深度学习 图像分类 cv
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只需要OPENCV4及以上版本,每隔15帧检测一次,通过判断手臂Y的两点判断举手;通过判断头部、颈部的Y坐标判断低头抬头。
2022-08-29 21:26:03 243.45MB CV
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用于速算题目批改项目训练的数据集
2022-08-23 09:09:07 543.73MB 深度学习 AI CV 目标检测
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AI+图像标注+opencv
2022-08-19 20:05:24 498.05MB ai cv opencv
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resnet50-19c8e357.pth
2022-08-18 12:06:05 90.76MB CV resnet
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