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FACEMASK_YOLO-:面罩检测
FACEMASK_YOLO-:面罩检测
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FACEMASK_YOLO- 面罩检测 使用g-drive和colab笔记本实现yolo的最流畅方法
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Face-Mask-Detection:面罩检测
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面罩检测 尝试直方图均衡[09-04-2021]。 尝试锐化过滤器： 拉普拉斯滤镜[09-04-2021] 尝试使用其他边缘检测过滤器： Sobels筛选器[09-04-2021]-[12-04-2021] 罗伯茨过滤器[09-04-2021]-[12-04-2021] 沙尔滤波器[12-04-2021]-[13-04-2021] Canny Edge [12-04-2021]-[1
Face Mask Detection(Images with YOLO Format) 面罩检测-数据集
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3星 · 编辑精心推荐
数据集包含以yolo格式包含图像以及txt文件。数据集包含与面罩有关的数据。 Face Mask Detection(Images with YOLO Format)_datasets.txt Face Mask Detection(Images with YOLO Format)_datasets.zip
面罩检测：使用YOLO网络（Darknet）和更快的R-CNN网络（PyTorch）在Google Colab中进行面罩检测
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面罩检测 使用YOLO网络（Darknet）和更快的R-CNN网络（PyTorch）在Google Colab中进行面罩检测。 检测到3类：正确佩戴的口罩，错误佩戴的口罩和未佩戴的口罩。 设置和执行YOLO： 在您的Google云端硬盘中创建名为yolov3的文件夹 下载数据集（ ， ） 执行jupyter Notebook 对于测试，请执行detection_utils.py或对视频进
使用 YOLO 前端和 Fast RCNN 后端的面罩检测模型
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这是一个使用 YOLO 前端和 Fast RCNN 后端的面罩检测模型。 我们使用 YOLO 的逐像素对象预测作为 Fast RCNN 的区域提议器。不同大小的像素（通过使用不同大小的过滤器）对应于这些位置不同大小的 RoI。这种架构是为人脸检测量身定制的，因为它最适合“方形”对象。 objectness>0.5 的位置被送入 Fast RCNN 后端，用于边界框回归和图像分类（如正确佩戴口罩
Vehicle-Detection-YOLO-keras-master_车辆检测_keras_检测_yolo.zip
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YOLO_tensorflow-master.zip_CNN预测_yolo目标检测_图片检测_目标检测 CNN_目标检测yolo
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Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，整个系统如图5所示：首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度...
yolo3-pytorch-master_pytorch_yolo_yolo3pytorch_yolo3_
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利用pytorch的平台搭建了yolo3目标检测算法，实用性很强
h5_to_weight_yolo3-master_.h5带权重yolov3_Yolo的权重文件_CNN.zip
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h5_to_weight_yolo3-master_.h5带权重yolov3_Yolo的权重文件_CNN_源码.zip
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keras-yolo3-master.rar_Yolo3-keras_drived82_growthht2_keras-yolo
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这是keras实现的yolov3算法，是目前最高效的图像分割算法
yolo-face-with-landmark:yoloface大礼包 使用pytroch实现的基于yolov3的轻量级人脸检测（包含关键点）
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yolo-face-with-landmark 实现的功能 添加关键点检测分支，使用wing loss Installation Clone and install git clone 使用src/retinaface2yololandmark.py脚本将retinaface的标记文件转为yolo的格式使用, 使用src/...
YOLO_tensorflow-master.rar_Yolo tensorflow_tensorfliw yolo_tenso
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基于TensorFlow平台下的YOLO算法，可用于目标检测
yolo_tensorflow-master.zip_Yolo tensorflow_tensorflow_yolo_联合开发
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tensorflow 开发的 object detection 源码
YOLO-Drone：高空视角空中实时检测致密小物体
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提出了一种实时目标检测算法(YOLO-Drone)提出并应用于两种新型无人机平台以及一种特定光源(硅基黄金LED)。YOLO-Drone提出了几个新奇之处:1)包括一个新的骨干Darknet59;2)一种新的复杂特征聚合模块MSPP-FPN它包含了一...
YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO-用于对象检测的神经网络
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YOLOv4 / Scaled-YOLOv4 / YOLO-用于对象检测的神经网络（Windows和Linux版本的Darknet）
yolo-v2_pytorch：:orange_book:yolo v2重新实现
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matlab终止以下代码-Project4-Person_detection_RT-AK:人检测
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inference_yolo-s.py 以下是在 ART-PI 上的模型推理实现： 我的模型数据：map 21.58% Model MACC Inference Size yolo-s.tflite 6.5 M 50ms 144k 1 模型 1.1 参考项目 参考项目： & []() 原因：目前了解的全网最轻量...
YOLO-Nano:新版YOLO-Nano
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YOLO-Nano 受NanoDet启发的新版YOLO-Nano。 在这个项目中，您可以享受： YOLO-Nano的其他版本网络这与PyTorch构建的YOLO-Nano不同： 骨干网：ShuffleNet-v2 颈部：非常轻巧的FPN + PAN火车批量大小：32 基础LR：1E-3...
yolo-FastestV2
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keras-yolo3-master_keras_python教程_yolov3_yolo3_自训练数据集_
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通过windows+keras+python
论文对YOLO的演进进行了全面的分析，考察了从原始的YOLO到YOLOv8和YOLO-NAS每个版本中的创新和贡献
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在各种物体检测算法中，YOLO（You Only Look Once）框架以其出色的速度和准确性平衡脱颖而出，能够快速可靠地识别图像中的物体。自其问世以来，YOLO系列已经演变了多次版本，每个版本都在前一版本的基础上进行改进以...
Qt 5实现串口调试助手 （源工程文件、0积分下载）
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基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
【SystemVerilog】路科验证V2学习笔记（全600页）.pdf
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SystemVerilog的听课学习笔记，包括讲义截取、知识点记录、注意事项等细节的标注。 目录如下： 第一章 SV环境构建常识 1 1.1 数据类型 1 四、二值逻辑 4 定宽数组 9 foreach 13 动态数组 16 队列 19 关联数组 21 枚举类型 23 字符串 25 1.2 过程块和方法 27 initial和always 30 func
AutoSAR标准协议4.2.2
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AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义
光伏-储能并网系统仿真.rar
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该文件是清华大学储能课的期末大作业。用SIMULINK搭建了一个完整的光伏-储能并网系统。我的博客中介绍了系统实现的具体方法，欢迎查看！
XCP协议的规范文档
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XCP协议的原规范文档，主要包含了Part1-5共5个部分，其中第三部分又分为CAN、以太网和Sxl等。对于XCP协议的开发者和学习者有借鉴意义
GD32替换STM32注意事项.pdf
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GD32 介绍与 STM32 兼容性汇总。STM32的代码直接在GD32上运行需要小部分的修改。按教程做对应修改就行哈。
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FACEMASK_YOLO--main.zip
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FACEMASK_YOLO--main
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face_webcam&sample.ipynb
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