在Tensorflow上使用神经网络（SSD）进行实时手检测。 此仓库记录了用于使用Tensorflow（Object Detection API）训练手持探测器的步骤和脚本。 与任何基于DNN的任务一样，过程中最昂贵（也是最危险）的部分与查找或创建正确的（带注释）数据集有关。 我主要对检测桌子上的手感兴趣（以自我为中心的观点）。 我首先用了实验（结果不好）。 然后，我尝试了，该非常适合我的要求。 此回购/发布的目的是演示如何将神经网络应用于跟踪手（以自我为中心的视图和其他视图）的（困难）问题。 更好的是，提供可以适应其他用例的代码。 如果您在研究或项目中使用本教程或模型，请引用 。

ED_Lib 用于几何特征提取和验证的EDGE绘图库 关键字：边缘检测，边缘段检测，彩色边缘检测，线检测，线段检测，圆检测，椭圆检测。 边缘绘图（ED）算法是一种主动检测边缘检测问题的方法。 与采用减法方法的其他许多现有边缘检测算法（即在将梯度滤镜应用到消除像素的图像后，采用几种规则，例如Canny中的非最大抑制和滞后）相比，ED算法通过加性策略工作，即一个接一个地选择边缘像素，因此命名为Edge Drawing。 然后，我们处理这些随机形状的边缘段，以提取更高级别的边缘特征，即线条，圆，椭圆形等。从阈值梯度幅度中提取边缘像素的流行方法是非最大抑制，它测试每个像素是否具有最大的像素。沿其梯度方向的梯度响应，如果没有则消除。 但是，此方法不会检查相邻像素的状态，因此可能会导致边缘段的质量低（就边缘连续性，平滑度，薄度，定位而言）。 ED会指向一组边缘像素，并通过最大化边缘段的总梯度响应来

来自论文Anisotropic-Scale Junction Detection and Matching for Indoor Images源代码

Dlib FaceLandmark Detector 1.3.0.unitypackage 支持arm框架

X射线光子计数探测器的性能评估

matlab精度检验代码lstm-qrs-检测器 基于CNN-LSTM的QRS检测器，用于ECG信号 该项目为ECG信号实现了基于深度学习的QRS检测器。 具体而言，使用了混合CNN-LSTM模型。 在测试集上，该模型的f1为0.79，准确度为0.95。 要正确理解这一点，请使用以下模型： #first CNN model = Sequential() model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same', input_shape=X_train.shape[1:])) model.add(Activation('relu')) model.add(BatchNormalization()) model.add(MaxPooling2D(pool_size=(1, 4))) model.add(Dropout(0.25)) #second CNN model.add(Conv2D(filters=32, kernel_size=5,\npadding='same')) model.add(Activation('relu')

Python / OpenCV速度检测器 这是一个使用OpenCV从交通摄像头实时流中计算汽车速度的程序。 这个怎么运作 该演示gif在说明中将被多次引用，因此我将其保留在此处。 播种 我的程序对视频所做的第一件事是裁剪出所有不必要的区域。 在下面的gif中，黑框遮挡了屏幕上有运动的一部分，但不应该将其包括在我们的检测范围之内。 可以在运行时手动选择这些裁剪的区域（在“源图像”窗口上单击并拖动），并将其保存在settings.json （按's'键时）。 启动时将裁剪出保存的区域。 车辆检测 现在，不需要的区域已被移除，我们可以使用计算机视觉来隔离车辆（毕竟，这是我们真正关心的！）。 我使用KNN背景减法和形态学来隔离车辆并检测其轮廓。 由于这些是默认的OpenCV函数，因此我将不做过多解释，但是您可以在main.py的process_frame()和filter_mask()的第一部分

GDI内存泄露检测工具 Gdi Leak Detector

这是用于获取 res10_300x300_ssd_iter_140000.caffemodel 的训练过程的简要说明。该模型是使用 SSD 框架创建的，使用 ResNet-10 之类的架构作为主干。 ResNet-10 卷积层中的通道数 w

Visual Leak Detector是一款用于Visual C++的免费的内存泄露检测工具。相比较其它的内存泄露检测工具，它在检测到内存泄漏的同时，还具有如下特点： 1、 可以得到内存泄漏点的调用堆栈，如果可以的话，还可以得到其所在文件及行号； 2、 可以得到泄露内存的完整数据； 3、 可以设置内存泄露报告的级别； 4、 它是一个已经打包的lib，使用时无须编译它的源代码。而对于使用者自己的代码，也只需要做很小的改动；