亲测win10环境下安装yolov4的安装指导。
给想入门yolo的同学们。
环境步骤一致的化,肯定可以安装成功的,请大家放心使用。
2023/11/5 6:23:56 93.5MB yolov4 win10 cuda10.2 rtx2070
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YOLO格式的机器学习数据集。
如果需要其他的格式可以自己编写python脚本进行转换。
自己制作的机器学习数据集,包含一共2500多张照片,5260个标记。
共26个种类。
基本囊括了中国素菜的大部分主菜。
数据集文件夹内的data.yaml包含了标签序列,在数组中的序号对应着其标签的序号,格式转换的时候可以参考这个文件。
如果是yolo可以直接使用。
2023/10/29 15:51:04 197.69MB 机器学习 计算机视觉 大数据 人工智能
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包含1000张手持手机,打电话图片。
以及yolo类型的标注txt文件。
用于图像处理中对打电话行为的识别。
经过训练可以识别出图片手机的位置,1000张只能作初步训练,提高准确率需要加大数据集
2023/10/27 13:36:38 91.75MB 打电话 打电话图片 打电话数据集
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约洛夫3这是一个常规的yolov3_pytorch代码
2023/9/27 1:56:15 5.31MB Python
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ExportingloadedCOCOweightsasTFcheckpoint(yolov3.ckpt)andfrozengraph(yolov3_gpu_nms.pb).
2023/9/16 13:32:26 219.95MB yolov3
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【没法取消收费变成,有需要的可以私信我,我直接发你们,】除了yolov3外还包含部分图像处理的基本程序,如模糊、膨胀、腐蚀,camshift追踪等;
设置了背景图和显示图标,相关文件替换为自己的路径即可;
仅供参考,如果想运行需要改部分代码,不会的话注销掉有问题的代码慢慢调试
2023/9/14 23:52:42 11KB qt
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环境:Keras+python3+tensorflow—GPU+jupyternotebook运行本代码实现调用本机摄像头,实时对目标进行检测,识别。
2023/9/13 23:09:55 18KB yolov3 目标检测 深度学习 神经网络
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与多目标跟踪(MultipleObjectTracking简称MOT)对应的是单目标跟踪(SingleObjectTracking简称SOT),按照字面意思来理解,前者是对连续视频画面中多个目标进行跟踪,后者是对连续视频画面中单个目标进行跟踪。
由于大部分应用场景都涉及到多个目标的跟踪,因此多目标跟踪也是目前大家主要研究内容,本文也主要介绍多目标跟踪。
跟踪的本质是关联视频前后帧中的同一物体(目标),并赋予唯一TrackID。
随着深度学习的兴起,目标检测的准确性越来越高,常见的yolo系列从V1到现在的V5(严格来讲V5不太算),mAP一个比一个高,因此基于深度学习的目标检测算法实际工程落地也越来
2023/9/13 21:20:03 406KB 多目标跟踪全解析,全网最全
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14篇论文内容分别如下:R-CNN,FastR-CNN,FasterR-CNN,CascadeR-CNN,MaskR-CNN,GridR-CNN,R-FCN,YOLO,SSD,FPN,RetinaNet,CornerNet,FoveaBox,Ours
2023/9/8 8:54:53 47.29MB pdf
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yolo,yolov2和yolov3的论文原文,属于单阶段目标检测的代表性作品,对检测速度有很大提升,可以细细读一读
2023/9/6 1:58:24 10.22MB 目标检测
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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