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行人检测系统权值文件
行人检测系统权值文件
深度学习
行人检测
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行人检测系统的权值文件，用此文件可以恢复行人检测系统的网络参数
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YOLOv5行人检测训练权重 +3000行人数据集 yolov5-6.0-person_detect.zip
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1、YOLOv5行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、场景：街道，公路行人检测，一万多数据训练得到，准确率达90%以上， 3、classes: person 4、并包含3000张多行人数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876
YOLOv3密集行人检测+WiderPerson行人检测权重+数据集
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1、WiderPerson数据集是比较拥挤场景的行人检测基准数据集，yolov3训练好的WiderPerson行人检测模型，训练输入尺寸为640x640，附有txt格式和xml格式的WiderPerson数据集； 2、检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的
行人检测系统.rar
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基于Matlab的行人检测程序，基于Matlab开发的用于行人检测程序代码。自己训练的分类器导入进行视频行人检测 代码亲测可行，算法需要再完善 提高实时性
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基于OpenCV的行人检测系统的实现
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基于OpenCV的行人检测系统的实现 OpenCV在图像处理中的应用
yolov3/v4权值文件
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博客：TensorFlow 迁移学习（transfering learning）[TensorFlow 迁移学习（transfering learning）]的数据集和权值文件，由于文件有700多M，因此给出了存入了百度网盘，大家可以下载后，从ReadMe文件中获取下载链接和提取码。（文件链接长期有效，失效了可给我发私信）
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该程序代码是基于Python3.5开发的，程序代码中包括制作人脸数据集faces_my.py文件，自动打开电脑上的摄像头实时捕捉人脸保存，并保存到指定目录下，可以在程序中设置人脸数据集的大小，初始数据集是10000张人脸图片。人脸大小指定为64*64像素大小，方便后面神经网络的训练。经过模型训练后，该人脸识别算法准确率达到了百分之99。训练模型请运行train.py文件，并可以自行设置训练的批次和
基于Matlab行人检测系统
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现代社会的飞速发展对身份鉴别的快速性、准确性及安全性等方面都提出了更为严苛的要求，而生物特征识别技术的快速发展使得这一切成为了可能。其中，人脸检测与识别技术发展最为迅速，相对而言，这种方法更加直接、友好，也更便于在生产实践中得到广泛应用。如今，身份识别系统在诸多领域发挥着重要作用，其市场前景也十分广阔，研究更为快速有效的人脸检测与识别系统，对社会发展以及公共安全、国家安全等方面都有着十分重要的意义
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YOLOv5车辆行人检测+训练好的权重文件+车辆行人检测数据集
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1、YOLOv5车辆行人检测，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，map达90%左右 2、包含车辆行人检测数据集， 标签类型为VOC格式和YOLO格式两种，类别名为person、car，数量1万张左右 3、数据集和检测结果：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.20
yolov3权重文件.zip
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python convert.py yolov3.cfg yolov3.weights model_data/yolo.h5 该条指令需要的两个文件
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xml文件，为训练好的行人检测模型，可以用于opencv3.0
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对基于HOG+SVM的行人检测算法进行理论研究,最终实现了基于HOG+SVM的行人检测系统并测试。然后着重研究基于深度学习目标检测框架的行人检测技术,对常见几种框架进行理论分析论证,分别对基于Faster-RCNN和基于YOLO v2的目标检测框架进行理论研究,最后搭建了基于Faster-RCNN的行人检测系统和基于YOLO v2的行人检测系统,分别进行仿真测试。通过在现有数据集上测试和实时行人检
基于HOG+SVM的行人检测系统
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本资源为HOG+SVM实现的行人检测系统，包括完整的训练、检测和测试程序。检测程序运行环境为VS2013+opencv2.4.13和QT+opencv3.1.0,测试程序运行环境为matlab2016，具体运行方法见资源中的.txt说明文件。
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行人检测，本例程是通过py实现了道路的行人检测功能，可以很好的应用于无人驾驶领域
行人跌倒检测数据集，含1500张行人跌倒图片及标注文件（xml）
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高精度Caltech行人检测系统搭建与实现
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基于深度学习的Caltech行人检测系统可用于日常生活中检测与定位Caltech行人目标，利用深度学习算法可实现图片、视频、摄像头等方式的目标检测识别，另外支持结果可视化与图片或视频检测结果的导出。本系统采用YOLOv5目标检测模型训练数据集，使用Pysdie6库来搭建页面展示系统，同时支持ONNX、PT等模型作为权重模型的输出。本系统支持的功能包括训练模型的导入、初始化；置信分与IOU阈值的调节
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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