SSD的mAP的python3脚本文件,直接运行可得到mAP-也可用于其他目标检测模型:mobilenet-ssd,yolo,fasterrcnn-voc_eval.py-reval_voc.py
2024/6/2 1:16:39 4KB 目标检测 mAP
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红外成像仿真在军事和民用领域都具有广阔的应用潜力,已广泛应用于目标检测与识别,传感器性能评估,军事训练等方面。
本文提出了一种实时的飞机红外成像仿真平台,可以完成一个完整的任务。
飞机的红外成像仿真程序。
基于GPU和Cg编程语言,从四个方面来计算飞机的红外辐射实时物理模型,包括温度模型,零距离红外辐射模型,大气传递模型和红外成像系统效果模型。
介绍了CFD有限元计算方法的思想,以实时求解飞机表面温度场。
将3D几何模型的每个顶点视为一个计算对象,并使用GPU的顶点着色器进行处理。
并且MODTRAN集成为一个外部模块,用于模拟大气传递效果。
采用OGRE图形引擎实现3D场景组织和图像渲染。
对仿真结果的分析表明,该平台可以动态,高效地实时生成随仿真参数不同而变化的飞机的真实红外图像。
2024/5/22 12:56:02 949KB Infrared imaging; Real-time simulation;
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里面有七百多照苹果的数据集,以及对应的标签xml文件,可以用于目标检测练习。
深度学习初学者希望能够给大家提供帮助(用来研究数据集可能不太好)
2024/5/18 10:35:33 5.67MB 目标检测 深度学习 数据集
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详情请阅读我的博客,有相关的介绍说明,代码可用
2024/4/24 9:08:40 12.38MB opencv
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通过opencv-python调用摄像头,传入YOLACT模型进行实时在线的目标检测和MASK标记.详见博客https://blog.csdn.net/Augurlee/article/details/103574125
2024/4/22 1:38:03 7KB YOLACT 摄像头 opencv 实时检测
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基于交通视频的运动目标检测和跟踪,论文,指导,opencv
2024/4/12 13:43:48 4.91MB 检测,跟踪
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雷达信号处理,matlab程序,完成脉冲压缩,动目标显示和动目标检测
2024/4/2 21:28:39 8KB MTI MTD
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包含图片和相应的点云文件,适用于相机与雷达融合检测算法仿真,点云文件格式为.bin,图片为JPG,数据文件下载。
2024/4/2 5:04:14 378.07MB 图片 点云 传感器融合
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目标检测(ObjectDetection)是计算机视觉领域的基本任务之一,学术界已有将近二十年的研究历史。
近些年随着深度学习技术的火热发展,目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。
从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat,到后面的Fast/FasterR-CNN,SSD,YOLO系列,再到2018年最近的Pelee。
短短不到五年时间,基于深度学习的目标检测技术,在网络结构上,从twostage到onestage,从bottom-uponly到Top-Down,从singlescalenetwork到featurepyramidnetwork,从面向PC端到面向手机端,都涌现出许多好的算法技术,这些算法在开放目标检测数据集上的检测效果和性能都很出色。
2024/3/11 5:24:12 3.58MB 深度学习 目标检测
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对运动目标进行检测,并同时对其进行图像分割,包含案例,并提供matlab代码。
2024/3/4 9:25:17 111KB 目标检测 图像分割 matlab
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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