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YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注,使用MobileNet模型的SSD检测框架,借助其预训练模型并利用这些标注图片,训练和实现了车辆的位置检测模型;训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类;将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型,以此完成对两个模型串行的衔接,并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统。对数据集中部分图片使用LabelImg工具进行了Bounding Box标注,使用MobileNet模型的SSD检测框架,借助其预训练模型并利用这些标注图片,训练和实现了车辆的位置检测模型;训练并调优了InceptionV4模型实现对车辆类型的分类;将位置检测结果的裁剪子图送入型号分类模型,以此完成对两个模型串行的衔接,并最终形成了一套完整的可以运行演示的web产品。
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YOLO车辆检测数据集+对任意车辆图片进行车辆检测和型号分类的识别系统.zip (576个子文件)
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ssd_mobilenet_v2_coco.config 5KB
ssd_mobilenet_v1_coco.config 5KB
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CONTRIBUTING.md 765B
README.md 665B
running_notebook.md 561B
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项目总结报告.pdf 1.65MB
第四阶段总结.pdf 556KB
第三阶段总结.pdf 448KB
第二阶段总结.pdf 149KB
第一阶段总结.pdf 220KB
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dataset_explorer.png 4.22MB
test.png 959KB
oxford_pet.png 270KB
共 576 条
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程序员张小妍
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