Advertisement

C# OpenVINO实现指甲分割与检测源码

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：RAR

简介：

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • C# OpenVino Yolov8 分割版.rar
    优质
    本资源为C#结合OpenVINO实现YOLOv8目标检测分割版本项目压缩包，内含源代码及文档，适用于深度学习模型部署与优化。 C# OpenVino Yolov8 Seg 分割完整Demo 自带模型，可直接运行于VS2022+.net 4.8+openvino_2023.0.1.11005+opencv4环境。
  • C# WinForm中使用OpenVINO部署Yolov8实例分割模型的源代码
    优质
    本项目提供在C# WinForm环境中利用OpenVINO高效运行Yolov8实例分割模型的完整源代码。展示了如何集成先进的人工智能技术于桌面应用开发之中，适用于计算机视觉相关领域的开发者参考学习。 测试环境为VS2019，使用.NET Framework 4.8版本，并集成了OpenCvSharp 4.8.0与OpenVinoSharp库。无需额外安装OpenVINO运行库即可直接运行项目。 视频演示地址可以在B站找到相关链接进行观看。
  • C# OpenVino Yolov8 Seg源码
    优质
    该代码库基于C#语言实现，融合了OpenVINO优化技术与YOLOv8及分割模型（Seg），旨在提供高效的物体检测和语义分割解决方案。 关于使用C# OpenVino Yolov8 Seg的源码博客内容可以在网上找到相关资料进行学习研究。该博客详细介绍了如何利用这些技术结合开发项目，并提供了详细的代码示例和教程，适合对计算机视觉领域感兴趣的开发者参考。
  • 基于YOLOV5-seg的实例分割与目标检测实现
    优质
    本研究采用YOLOV5-seg模型进行高效的目标检测和实例分割任务，实现在复杂场景下的精准识别与快速处理。 YOLOV5-seg实现了实例分割和目标检测任务。
  • 基于ONNXRuntime和OpenCV实现Yolov8 ONNX模型的检测与分割旋转框C++代码及使用指南
    优质
    本项目提供一套基于ONNXRuntime和OpenCV的C++代码，用于执行YOLOv8 ONNX模型的目标检测与分割，特别支持旋转框。包含详尽使用说明，便于开发者集成部署。 本项目提供基于onnxruntime与opencv部署yolov8的ONNX模型支持检测分割旋转框的C++源码及使用说明，并附有详细代码注释，适合初学者理解学习。该项目在个人评分中达到98分，导师高度认可，在毕业设计、期末大作业和课程设计等场景下是获得高分的理想选择。下载后可轻松部署并立即投入使用。 项目内容包括： - 使用onnxruntime与opencv的C++源码实现。 - 支持检测及分割旋转框功能。 - 详尽注释，便于新手快速上手理解代码逻辑和操作方式。 - 已经经过导师严格审查，并获得高度评价。
  • 基于MATLAB的图像边缘检测与分割实现
    优质
    本研究利用MATLAB软件平台，探讨并实现了多种图像边缘检测及分割算法，包括Canny和Sobel算子等方法，旨在优化图像处理技术的应用效果。 采用五种边缘检测算子对数字图像进行了检测，并对其效果进行了比较与分析。研究了阈值设置如何影响图像的边缘质量。探讨了不同算法在保持边缘完整性、连续性以及抗噪能力等方面的差异特性。
  • MultiYoloV5：在Ultralytics YoloV5基础上实现的联合检测与语义分割（含源码）
    优质
    MultiYoloV5是基于Ultralytics的YOLOv5框架改进而来，集成了目标检测和语义分割功能。该项目提供源代码下载，适合研究和实践使用。 Multi YOLO V5——检测和语义分割概述是我本科毕业项目的一部分。这种多任务模型只增加了少量的计算资源和推理 GPU 内存（约 350MB），并且能够同时完成对象检测和语义分割的任务。在我的数据集上，该模型在对象检测指标方面略有改进（与单任务 YOLO 相比）。Cityscapes 数据集中关于语义分割的相关指标如下所示。 近期该项目的存储库不会更新，在标记为 TomMao-2.0 版本之后未来可能会有新版本发布。为了节省时间和方便交接，下面的内容将用中文写成。 在进行语义分割部分时，我参考了某些代码，并且通过增加少量计算和显存资源（例如对于 1024×512 输入尺寸的图像大约增加了350MB），同时完成了目标检测和存储分区的任务。相较于单模型独立输入额外的东西，这样的设计更加高效。 在实验数据集上进行分割指标验证时，模型达到了 mIoU 为 0.73 的性能水平。
  • Yolov5_Cpp_OpenVINO: 使用C++实现Yolov5并利用OpenVINO部署 - 源码
    优质
    本项目使用C++实现了流行的YOLOv5目标检测模型，并通过OpenVINO工具套件进行高效部署，适用于资源受限的设备。包含了完整的源代码。 本段落介绍了一种使用C++实现并通过OpenVINO部署Yolov5的方法，在2020年9月结束的极市开发者榜单中的后厨老鼠识别赛题中取得了第四名的成绩。同年12月，注意到Yolov5有了一些变化，因此重新测试了该方法并进行了整理，希望能给需要的朋友提供一些参考，并帮助节省踩坑的时间。 在编辑本段落时是2020年12月3日，官方最新的版本为v3.1，在v3.0的版本中官网声明如下：Au 模型训练步骤： 1. 首先获取Yolov5工程 ``` git clone https://github.com/ultralytics/yolov5.git ``` 2021年2月27日，注意到Yolov5更新了4.0版本的发布。请注意该仓库在新版本中不能直接使用，请切换到v3.1对应的版本下进行操作。如果有兼容4.0版本的新实现方案欢迎贡献代码。 需要特别注意的是，在采用此方法时请确保使用的yolov5源码为合适的稳定版，以避免不必要的问题和错误。
  • 基于ONNX+OpenVINO+Cpp的SAM分割算法部署与实践-含源码及教程.zip
    优质
    本资源提供了一个详细的教程和源代码，用于在C++环境中使用ONNX和OpenVINO框架实现Segment Anything Model (SAM) 的高效部署。适合对计算机视觉和深度学习模型优化感兴趣的开发者研究和应用。 基于ONNX+OpenVINO+Cpp部署SAM分割万物算法 附项目源码及流程教程 优质项目实战
  • 基于ONNXRuntime和OpenCV实现Yolov8 ONNX模型部署（含检测、分割及旋转框功能）C++源码与使用指南.zip
    优质
    本资源提供了一套详细的教程和源代码，利用ONNXRuntime和OpenCV在C++环境中部署YOLOv8的ONNX模型。包含物体检测、语义分割以及支持旋转边界的扩展功能。附有详尽的使用指南，帮助开发者快速集成并应用这些先进的计算机视觉技术。 在本项目中，我们主要关注的是如何利用ONNXRuntime和OpenCV库来部署Yolov8的ONNX模型，以实现目标检测、分割以及旋转框处理的需求。这是一套C++源码，专为理解并应用深度学习模型到实际计算机视觉任务而设计。 1. **ONNX (开放神经网络交换)** ONNX是一个开源格式，用于在不同的机器学习框架之间共享和迁移训练好的模型。它支持多种流行的框架如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等之间的互换性，使得开发者可以自由选择适合自己的工具进行模型的开发与部署。 2. **Yolov8** YOLO (You Only Look Once) 是一种高效的实时目标检测算法系列，最新版本为Yolov8。YOLO以其快速且准确的目标识别能力著称，并在小尺寸物体和旋转框对象上进一步优化了性能。 3. **ONNXRuntime** ONNXRuntime是由微软开发的高性能推理引擎，用于运行基于ONNX格式的模型。它提供了跨平台支持，可以高效地执行预训练深度学习模型。本项目中使用ONNXRuntime来完成Yolov8预测任务中的推断环节。 4. **OpenCV (开源计算机视觉库)** OpenCV是一个强大的图像处理和计算机视觉工具包，提供多种功能用于图像的读取、处理以及可视化等操作。在我们的应用场景下，它主要用于预处理输入图片，并展示模型推理的结果；同时也能支持基本的分割任务。 5. **目标检测与旋转框** 目标检测是指识别出给定图像中的特定物体位置信息，而利用旋转框则可以更准确地捕捉到对象的姿态变化。Yolov8能够输出包含角度信息的目标边界框，这使得模型能够在不同的视角下保持高精度的检测效果。 6. **C++编程** 本项目采用C++语言进行开发，这是一种功能强大且高效的编程语言，适合处理计算密集型任务如深度学习推理等场景。使用此语言编写的代码具有良好的可移植性，并能适应多种操作系统环境下的需求。 7. **软件插件开发** “软件插件”标签表明该项目不仅仅局限于提供源码本身，可能还包括将其集成到更大的应用程序或系统中的步骤指南，或者作为独立的扩展模块进行部署使用等额外内容。 通过此项目的学习与实践，开发者可以掌握如何结合ONNXRuntime和OpenCV库来高效地应用深度学习模型于实际问题中，并能够处理带有旋转框的目标检测任务。这对于那些希望深入了解目标识别技术、优化旋转物体检测以及熟悉C++编程的人来说是一个有价值的案例研究。