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Ncnn_FaceTrack 基于mtcnn人脸检测+ onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达250fps MNN基于mtcnn人脸检测+ onet人脸跟踪,在i7-9700k的cpu检测速度可高达500fps。 开发环境 赢7 vs2015 开源框架 引用 这是一个移动端快速视频多人脸跟踪的开源项目,这个项目是基于mtcnn人脸检测加上最简单的模板匹配进行人脸跟踪的,算法简单但效果显着,移动端速度可以达到150帧以上,该项目的特点是可实现多人脸跟踪。 代码算法解析 HyperFT项目的多人脸跟踪算法分三大部分: 第一部分是初始化,通过mtcnn的人脸检测识别第一帧的人脸位置然后将其结果对人脸跟踪进行初始化; 第二部分是更新,利用模板匹配进行人脸目标位置的初步预判,再结合mtcnn中的onet来对人脸位置进行更为精细的定位,最后通过mtcnn中的rnet的放置信度来
2021-09-04 16:50:26 18.59MB C++
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[英语] MobileNet-SSD 比YoloV2超快的MobileNet-SSD(MobileNetSSD)+神经计算棒(NCS)+ RaspberryPi的爆炸速度。 高精度的多运动物体检测。 视频播放和对象检测是异步执行的。 为了使用多棒实现高速渲染,它是在多线程/ OpenGL中实现的。 【警告】该存储库不支持NCS2。 【日文】 【USB摄像头+多处理高性能版】 下方,使用多个摇杆时,其性能是此存储库程序的三倍以上。 我建议您参考以下存储库。 变更记录 [2018年7月19日]对应于NCSDK v2.05.00.02 / OpenCV 3.4.2 / FPS视图[2018年
2021-09-02 16:20:57 36.6MB python opencv caffe opengl
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龙门刨床电机速度控制系统是一种典型的控制系统,学习搭建对自己学习控制原理有很大帮助,本文选择Z4-132-3型直流电机,采用PID控制方法,在Matlab上进行仿真,实验结果表明,设计的系统快速性良好,稳态误差极小。
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