V3地图搜素，V3地图标注，V3地图多点标注

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V3地图搜素，V3地图标注，V3地图多点标注

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评级：4 浏览量：103 收藏量：0 资源大小：21KB 上传时间：2012-06-15

: google地图V3离线版.zip 可用于学习谷歌地图V3开发、或改造原谷歌V3项目(在线改离线)。注：如vs下运行出错，就使用32位的sqlite运行库(bin目录下，手动改文件名) 再注:21年元旦起，谷歌服务器已全面被禁止访问，瓦片下载只能使用第三方工具
评级：0 浏览量：2849 收藏量：4 资源大小：17.78MB 上传时间：2020-08-07

: 基于YOLO-V3的交通目标检测算法研究在采集过程中，采取了多角度、多距离的采集策略，结合数据集扩充等方式，完成了所有图像的标注工作。（２）对于在原始anchors下，YOLO-V3模型对新目标尺寸不敏感，导致检测准确率低的问题。本文提出用K-means方法...
评级：0 浏览量：144 收藏量：2 资源大小：39.94MB 上传时间：2024-02-25

: YOLO V3车牌定位lableme标注好的数据车牌定位数据集lableme标注好的，可以用于其他faster rcnn和SSD框架
评级：0 浏览量：1766 收藏量：9 资源大小：104.42MB 上传时间：2019-05-06

: 百度地图APP demo 基于百度sdk的一套程序，可以定位到当前位置，在地图上标注当前位置。可以手动在地图上选择点，点击标注，获取标注的信息。
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: 谷歌地图V3_Demo 内容包含了谷歌地图的基本功能，包括：收索地点、标注、填写标注信息、响应地图（点击、双击、经过）事件。一个比较复杂的难点是：点击地图上的标注时，把这一‘事件’关联到上级DELPHI应用层面，DELPHI可以读取到...
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: libBaiduMapSDK_v3_0_0 开发者可利用SDK提供的接口，使用百度为您提供的基础地图数据。...如标注、矢量图形元素（包括：折线、多边形和圆等）、定位图标等。覆盖物拥有自己的地理坐标，当您拖动或缩放地图时，它们会相应的移动。
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: googe离线地图demo demo有标注，windowinfo的各种操作，添加覆盖物，行政区域。基于Google api1.3v 参考文档：http://www.fengfly.com/document/Google_Maps_API_V3.html#InfoWindow 扒图工具：全能地图
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: 软件库V1.5版本iApp源码V3 软件库V1.5版本iApp源码V3 配置教程在【mian.iyu】的【载入事件】更新内容： 1、分类对接蓝奏（免费，付费，会员，广告），支持蓝奏文件描述设置为简介（改动：首页.iyu，软件详情.iyu）； 2、兼容图片外链...
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: 谷歌地图开发教程 google maps api v3开发基础教程和海量实战演练例子，多点标注、叠加层、轨迹回放、获取和设置事件处理程序中的属性等
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: 保姆级 Keras 实现 YOLO v3 二示例代码保姆级 Keras 实现 YOLO ... 完成了从 xml 文件中读出标注信息, 并利用标注框聚类生成 k 个 anchor box 尺寸功能. 不是完整的 YOLO v3 代码, 具体可参考 https://blog.csdn.net/yx123919804/article/details/134605739
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: ua-detrac训练数据集标注 ua-detrac数据集标注。包含 DETRAC-Train-Annotations-MAT.zip DETRAC-Train-Annotations-XML.zip DETRAC-Train-Annotations-XML-v3.zip
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: yolo v3 spp网络目标检测实战项目：疟疾、恶性疟原虫物种目标检测傻瓜式 yolo v3 spp 运行：如果数据的标注是 YOLO 格式的，将目录摆放好直接使用 generate_data.py 代码生成训练过程需要的文本文件，最后运行 train.py 文件即可进行自动训练，训练过程会在run_results 目录下生成...
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: 苹果照片数据集和python处理代码-VOC2007.zip 苹果数据集-适应于yolov3模型，包括处理的代码、苹果原始图片(414张)、预处理后的图片(828张)(数据增强和图片的resize和填充)和.xml文件。图像标注工具为labelimg(预选框的形式标注)。
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: 图像目标检测再探记录了图像目标检测的学习过程，主要是YOLO v3的使用，YOLO论文学习。除此之外，还学习了有关机器学习的概念，VOC标注格式标注等。
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: 自动标注绝对坐标、相对坐标需要点积分自动标注绝对坐标、相对坐标下载其他资料，分享一个
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: 基于迁移学习的人脸识别实战.zip 但也有很多不同，比如标注数据太少，全国的身份证人脸识别，每个人只有一张照片你怎么训练。。。这就需要用到一个新的迁移学习的思路：将一个问题上训练好的模型通过简单的调整使其快速适用于一个新的问题。例如...
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