复制粘贴 复制粘贴增强的非官方实现。 构建增强功能可轻松与白蛋白整合。 为COCO提供了创建兼容火炬视觉数据集的示例。 图像，遮罩和边框的核心功能已完成； 关键点尚不支持。 通常，您可以像使用其他任何专辑增强功能一样使用CopyPaste增强功能。 注意一些用法限制。 使用说明 BboxParams不能具有label_fields。 要将类标签附加到边界框，请将其直接附加到边界框坐标。 （即（x1，y1，x2，y2，class_id））。 传递给CopyPaste增强的边界框还必须在“遮罩”列表中包含相应遮罩的索引。 （即边界框看起来像（x1，y1，x2，y2，class_id，mask_index））。 举了一个COCO的例子。 CopyPaste增强功能期望使用6个关键字参数，而不是3个： output = transforms ( image = image , masks

说明 使用yolo v2构建目标检测系统，可以检测图像和视频，测试了公路上和实验室场景。基于keras和张量流主程序是object_detect.ipynb，代码里写了一些注释具体介绍等以后有空了再写把 参考 1 udacity车牌识别大作业 2 keras上的yolo v2

视频流的实时对象跟踪和检测 先决条件： OpenCV3.4 盗用者 在此处下载权重并将其放置在model_data /中 参数： $python3 src/main.py -h usage: main.py [-h] [--input INPUT] [--output OUTPUT] --model MODEL [--config CONFIG] [--classes CLASSES] [--thr THR] Object Detection and Tracking on Video Streams optional arguments: -h, --help show this help message and exit --input INPUT Path to input image or video fil

无人机数据集中的对象检测（包含用户界面） 我的环境 操作系统：Ubuntu 18.04.5 GPU：NVIDIA RTX 2070超级 CUDA：10.2 参考 重量文件 yolov5：砝码/drone_survivor.pt :1st_place_medal: 级联rcnn： ://drive.google.com/file/d/1mXANwNMbQU7tmmmhZ81dFaIRvXU6rDQL/view usp sharing 更快的rcnn： ://drive.google.com/file/d/1mXANwNMbQU7tmmmhZ81dFaIRvXU6rDQL/view usp sharing 视网膜网： : 怎么做？ $ git clone https://github.com/AICT-CVAI/Object-Detection-Drone && cd Object_Detecti

YOLOv4 YOLOv4的TensorFlow 2.0实现：物体检测的最佳速度和准确性 该实现（目前）使用的原始Darknet权重进行。 请参阅路线图部分以了解下一步。 安装 要安装此软件包，您可以运行： pip install tf2_yolov4 pip install tensorflow # Check that tf2_yolov4 is installed properly python -c " from tf2_yolov4.model import YOLOv4; print(YOLOv4) " 要求： MacO> = 10.15，因为tensorflow-addons对于较旧的MacO版本不可用 Python> = 3.6 TensorFlow和TensorFlow插件之间的兼容版本：检查 Colab中的示例 / 预先训练的体重 我们的YOLOv4实现与K

用于目标检测的混淆矩阵 ConfusionMatrix类可用于为对象检测任务生成混淆矩阵。 用法 在测试代​​码中，您需要使用适当的参数声明ConfusionMatrix类。 conf_mat = ConfusionMatrix(num_classes = 3, CONF_THRESHOLD = 0.3, IOU_THRESHOLD = 0.5) 该类具有一个名为process_batch的函数，您可以使用它来更新混淆矩阵。 用法示例可以是： conf_mat.process_batch(preds, gt_boxes)其中preds是模型做出的预测，[N，6] x1，y1，x2，y2，置信度，类和gt_boxes是地面真相标签，[M，4] x1，y1，x2 ，y2，班级。 参考 该存储库使用Pytorch存储库中的函数 和 代码与下面的存储库非常相似，该存储库的主要贡献是Co

tensorflow object detection API遇到的一些问题以及解决方法以及测试自己的数据集-附件资源

PNDC 肺结节的检测与分类 Extra Codes Will be updated soon! 深度学习胸部X线断层扫描图像中孤立性肺结节患者的肺癌诊断算法 \ 细节 抽象的 深度神经网络可检测孤立的结节，并根据胸部CT（计算机断层扫描）图像对结节是否为癌症进行分类。 在该项目中，深度神经网络基于CNN，包括反卷积层和解集层，用于分类和分段。 网络 演示版 原始预测 数据集 肺图像数据库联合会图像收集（LIDC-IDRI）包括诊断性和肺癌筛查性胸部X线断层扫描（CT）扫描，并标明带注释的病变。 它是可通过网络访问的国际资源，用于开发，培训和评估用于肺癌检测和诊断的计算机辅助诊断（CAD）方法。 由美国国立癌症研究所（NCI）发起，并由美国国立卫生研究院（FNIH）基金会进一步推动，并在食品药品监督管理局（FDA）的积极参与下，这种公私合作伙伴关系证明了一项成功的研究成果。建

本文总结了近几年来的目标检测算法paper的pdf文档和在github上的代码地址

利用OpencV实现深度学习中object detection图框标注工具，使用者需要自己配置一下opencv路径。