SSD（Single Shot MultiBox Detector）是大神Wei Liu在ECCV 2016上发表的一种的目标检测算法。对于输入图像大小300x300的版本在VOC2007数据集上达到了72.1%mAP的准确率并且检测速度达到了惊人的58FPS（ Faster RCNN：73.2%m
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这是一款适用于PyTorch和MMCV的通用目标检测平台，支持2D目标检测、实例分割和全景分割任务。包含单阶段、双阶段和级联模型在内的各种算法和训练技术。它为通用目标检测算法的研发提供了高性能基准。
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基于Gabor和遗传算法的红外图像识别；利用PCA和图像匹配实现飞机识别；采用插值算法进行真实与生成图像鉴别。
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在 iOS 开发中，结合 CoreML 和 MPSNNGraph 实现 YOLO 目标检测挺有意思的。这种方式不仅能充分利用设备的 GPU 计算能力，还能确保物体检测的高效和实时性。CoreML 负责加载训练好的 YOLO 模型，而 MPSNNGraph 则通过构建神经网络计算图，优化 GPU 的性
Swift 0 次浏览
yolov3 的目标检测能力挺强，尤其在实时性这块表现还不错。用的是轻量的Darknet架构，训练速度快，部署也方便，适合做嵌入式项目或者边缘设备部署。 你要是平时玩图像识别或者搞过PyTorch/TensorFlow，上手也蛮快。代码结构清晰，训练配置直接改.cfg文件就行，嗯，响应也挺灵活。 我
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图像目标检测技术，用于在图像中定位和识别特定物体，在计算机视觉领域广泛应用。其目标是获取图像中所有目标的类别和位置信息。 该技术常用于以下场景： 目标分类和识别：识别图像中的特定物体类别。 目标定位：确定图像中目标的边界框位置。 目标追踪：跟踪图像序列中特定目标的运动轨迹。 图像目标检测技术在安
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Pedro F. Felzenszwalb的Object Detection with Discriminatively Trained Part Based Models这篇文献的MATLAB在windows下的训练模型实现，对于做目标检测的朋友很有用。里面是关键的几个DLL文件，需要去官网下载源
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目标检测概述 目标检测是计算机视觉中的核心任务，从图像或视频中识别并定位特定对象。DETR（Detection Transformer）是由Facebook AI Research（FAIR）提出的一种创新性目标检测框架，通过引入Transformer架构实现了端到端的检测方式，突破了传统区域建议方
Actionscript 15 次浏览