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object-detection-Deep-CNN-model:使用预训练模型进行目标识别和定位
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2021-04-10
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使用目标检测的Deep-CNN模型 在这种情况下,使用预训练的卷积神经网络(CNN)MobileNet SSD(单发多盒检测器)模型来检测对象,并通过在对象上方添加一个包含对象名称的框来将对象定位在图像边界内等级和准确性。 mobilenet-ssd模型是旨在执行对象检测的Single-Shot Multibox Detection(SSD)网络。 通过使用SSD,我们只需要单张拍摄即可检测图像中的多个对象。该模型是使用Caffe *框架实现的。 要运行代码,只需运行RUN:python object_detection_image.py或python realtime_object_detection.py
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object-detection-Deep-CNN-model-main.zip (6个子文件)
object-detection-Deep-CNN-model-main
real_time_object_detection.py 3KB
MobileNetSSD_deploy.caffemodel 22.08MB
example_05.jpg 120KB
README.md 697B
MobileNetSSD_deploy.prototxt.txt 29KB
object_detection_from_image.py 2KB
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行者无疆0622
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