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教程博客_传送门链接:链接 在本教程中#xff0c;您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。 本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型#xff0c;耐心看完#xff0c;相信会有很大收获。废话不…图像分类
教程博客_传送门链接:链接 在本教程中您将学习如何使用迁移学习训练卷积神经网络以进行图像分类。您可以在 cs231n 上阅读有关迁移学习的更多信息。 本文主要目的是教会你如何自己搭建分类模型耐心看完相信会有很大收获。废话不多说直切主题… 首先们要知道深度学习大都包含了下面几个方面 1.加载处理数据 2.网络搭建 3.损失函数模型优化 4 模型训练和保存 把握好这些主要内容和流程基本上对分类模型就大致有了个概念。
目标检测
交通标志识别
本项目是一个基于 OpenCV 的交通标志检测和分类系统可以在视频中实时检测和分类交通标志。检测阶段使用图像处理技术在每个视频帧上创建轮廓并找出其中的所有椭圆或圆形。它们被标记为交通标志的候选项。 教程博客_传送门链接-------交通标志识别
表情识别、人脸识别
面部情绪识别FER是指根据面部表情识别和分类人类情绪的过程。通过分析面部特征和模式机器可以对一个人的情绪状态作出有根据的推断。这个面部识别的子领域高度跨学科涉及计算机视觉、机器学习和心理学等领域的知识。
教程博客_传送门链接-------表情识别
疲劳检测
瞌睡经常发生在汽车行驶的过程中该行为害人害己如果有一套能识别瞌睡的系统那么无疑该系统意义重大 教程博客_传送门链接-------疲劳检测
车辆跟踪及测距
该项目一个基于深度学习和目标跟踪算法的项目主要用于实现视频中的目标检测和跟踪。该项目使用了 YOLOv4 目标检测算法和 DeepSORT 目标跟踪算法以及一些辅助工具和库可以帮助用户快速地在本地或者云端上实现视频目标检测和跟踪
教程博客_传送门链接-------单目测距和跟踪
yolov5 deepsort 行人/车辆检测 计数跟踪测距测速
实现了局域的出/入 分别计数。显示检测类别ID数量。默认是 南/北 方向检测若要检测不同位置和方向需要加以修改可在 count_car/traffic.py 点击运行默认检测类别行人、自行车、小汽车、摩托车、公交车、卡车、船。检测类别可在 objdetector.py 文件修改。
原文链接https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/131819630
目标跟踪
教程博客_传送门链接-------目标跟踪
YOLOv5是一种流行的目标检测算法它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv5采用了一种新的架构可以在保持高准确性的同时提高检测速度。在本文中我们将介绍如何使用YOLOv5_deepsort算法来进行船舶跟踪和测距。
车道线识别
本文主要讲述项目集成从车道线识别、测距、到追踪集各种流行模型于一体
不讲原理直接上干货
把下文环境配置学会受益终生
各大项目皆适用
教程博客_传送门链接-------车道线识别目标检测 看下本项目的效果
语义分割
MMsegmentation是一个基于PyTorch的图像分割工具库它提供了多种分割算法的实现包括语义分割、实例分割、轮廓分割等。MMsegmentation的目标是提供一个易于使用、高效、灵活且可扩展的平台以便开发者可以轻松地使用最先进的分割算法进行研究和开发。 教程博客_传送门链接-------语义分割
姿态识别
人体姿态估计是计算机视觉中的一项重要任务具有各种应用例如动作识别、人机交互和监控。近年来基于深度学习的方法在人体姿态估计方面取得了显著的性能。其中最流行的深度学习方法之一是YOLOv7姿态估计模型。 程博客_传送门链接-------https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/129482358
