yolov5实现目标检测，包括yolov5整个训练亲测流程，改代码配置好所需cuda、torch等环境后，可直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。
2023-03-08 21:06:08
72.61MB
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使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型）
实验目的
使用 TensorFlow Object Detection API 进行实时目标检测（基于 SSD 模型）
任务列表：
• 行人识别
• 人脸识别
• 交通灯识别
• 实时检测（平均 FPS>15）
• 使用 tflite 将模型移植到嵌入式设备
2023-02-27 18:53:55
32.29MB
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Object Detection in 20 Years: A Survey（摘要笔记，可做索引配合阅读）
2021-12-22 15:12:33
1.26MB
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说明：
文件描述：本程序是人脸口罩智能检测系统的上位机客户端程序。
主要功能：接收来自jetson nano开发板的视频和数据信息，进行显示和通信。
main.py
程序的主入口文件。
utils.py
封装了大部分的Tkinter界面函数。
Video.py
视频保存、播放和删除相关代码。
注意：程序基于Tkinter（gui）和VideoGear（视频传输）开发
2021-11-12 19:03:57
84KB
PythonTensorflow-ObjectDetection-SSD_resnet50_v1_fpn
使用ssd_resnet50_v1_fpn模型训练血液图像
细节
Tensorflow：2.2
训练时间：6小时
训练步骤：58600
批量大小：16
培训类型：检测
类：3
火车数据号：267
测试数据号：97
标签：xml-> csv-> train.record和test.record
型号： :
数据集： :
结果（测试数据集，左：预测，右：groundtruth）
2021-04-22 16:29:18
2.01MB
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