运动目标检测的三帧差法算法研讨(精).pdf
2018/9/20 1:06:09 538KB 文档资料
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运动目标检测与识别算法的研讨.pdf
2021/6/21 15:19:57 3.59MB 文档资料
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该资源为我研讨方向,基于机器视觉的轴承表面缺陷检测研讨所需的算法总结
2017/3/4 1:22:19 9.69MB 算法
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1、数据集图片一共1316张,未做数据增强,标签格式有两种,分别为voc格式(xml文件)和yolo格式(txt文件),下载后需要做数据增强的,可以私信我。
2、数据集亲身收集、爬取,亲手标注,质量还不错。
3、该数据集属于目标检测数据集,可以筛选出制作分类数据集。
备注:使用过程有问题可以私信我
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针对遥感图像中的目标检测问题,采用基于卷积神经网络的目标检测框架对目标进行提取,针对该网络制作了包含三类遥感图像中常见目标的目标检测数据集。
为了处理遥感图像目标旋转角度较大的问题,将空间变换网络融入超快区域卷积神经网络,提出了一种具有旋转不变性自学习能力的目标检测模型。
通过与传统的目标检测方法进行对比分析,探究了不同方法对遥感图像目标检测的实际效果。
相对于传统的目标检测方法,融合了空间变换网络的卷积神经网络所提取的特征具有更好的旋转不变特性,从而能够达到更高的检测精度。
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完好版深度神经网络及目标检测学习笔记.docx
2018/10/16 15:09:38 945KB 安卓
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代码包括遥感影像的单图裁剪、批量裁剪;
训练集、验证集和测试集的切分;
目标检测和语义分割影像的数据增强;
32/16位深度转8位深度。
1、主要用于深度学习领域的遥感影像数据处理,主要针对输入数据为tif,转为jpg、png格式,并将数据裁剪为网络可以训练的大小,可以手动调理裁剪步长(即有重叠或无重叠),可以对单张图像进行裁剪,也可对文件夹内的所有图片进行裁剪。
2、可以根据想要划分的训练集、验证集和测试集的比例进行划分,如9:1:1.3、本代码还提供了用于目标检测和语义分割任务的数据的增强,主要包括仿射变换、平移翻转等。
4、此外,代码还针对遥感影像位深度32或者16的转为8位的操作。
本代码可修改性强,为方便理解,每部分代码都进行的标注。
本文件共包含10个python文件。
2017/6/9 19:21:55 24KB 深度学习 数据处理 遥感影像
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深度学习旋转框目标检测必备工具。
曾经做成.exe,直接下载使用,无需配置编译环境。
2017/7/10 10:54:41 37.19MB 深度学习 目标检测 旋转框
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OpenMMLab是一个适用于学术研究和工业使用的开源项目,涵盖了计算机视觉的许多研究课题,如:图像分类、目标检测、目标分割、超分辨率图像生成等。
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2019/6/6 21:54:19 513B 深度学习 计算机视觉 图像分类
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2019/3/20 2:32:04 150B MMLab 深度学习
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡