Advertisement

基于CenterNet的旋转目标检测实现（含Python源码及项目文档）.zip

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

简介：
本资源提供了一个基于CenterNet框架的高效旋转目标检测算法实现，包含详细的Python代码和项目文档，适用于研究与学习。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”，需要实现其他功能时，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。资源内容基于CenterNet实现了旋转目标检测（算法python源码+项目说明）。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于CenterNet的旋转目标检测实现（含Python源码及项目文档）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于CenterNet框架的高效旋转目标检测算法实现，包含详细的Python代码和项目文档，适用于研究与学习。 该资源包含项目的全部源码，下载后可以直接使用！本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕业设计项目，可作为参考资料学习借鉴。若将其用作“参考资料”，需要实现其他功能时，则需能看懂代码，并且热爱钻研，自行调试。资源内容基于CenterNet实现了旋转目标检测（算法python源码+项目说明）。
     
  • 基于PyTorch的CenterNet目标检测项目复现
    优质
    本项目旨在复现基于PyTorch框架的CenterNet目标检测算法，通过代码实现和模型训练，验证其在实时目标检测任务中的高效性和准确性。 使用PyTorch复现CenterNet目标检测项目涉及多个步骤和技术细节。首先需要搭建环境并安装必要的库文件；然后是数据集的准备与预处理工作；接下来是对模型结构进行定义，这一步骤包括载入预训练权重和微调参数等操作；最后阶段则是对整个项目的验证、测试以及性能优化。 在整个过程中，开发者可能还需要参考一些文献资料或开源代码来解决遇到的具体问题。对于初学者而言，在理解算法原理的基础上逐步实现每一个功能模块是较为推荐的方式。
     
  • 基于Yolov5的人工智能项目实践——旋转目标检测
    优质
    本项目采用YOLOv5框架进行深度学习训练，专注于解决旋转目标检测问题，旨在提高复杂场景下物体定位与识别的准确率和效率。 基于YOLOv5的旋转目标检测使用CSL_Label（Oriented Object Detection）方法进行Rotated BBox检测。这种方法结合了YOLOv5的高效性和方向感知对象检测的能力，适用于需要精确识别倾斜或旋转物体的应用场景。
     
  • 基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目（含源码和说明文档）.rar
    优质
    本项目为一个使用TensorFlow.js实现的YOLOv5实时目标检测应用，包含完整源代码及详细说明文档，适用于网页端部署与开发学习。 资源内容：基于TensorFlow.js的YOLOv5实时目标检测项目（包含完整源码、详细说明文档及数据）。 代码特点： - 参数化编程设计，参数设置简便灵活。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。 适用对象：适用于计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业大学生课程设计和毕业设计使用。 作者介绍：一位在大公司担任资深算法工程师的专业人士，在Matlab、Python、C/C++及Java等多个编程语言领域拥有超过十年的工作经验。擅长于计算机视觉技术的应用，包括但不限于目标检测模型的开发与优化、智能优化算法的研究实施以及神经网络预测等领域，并且具备丰富的信号处理、元胞自动机理论应用实践背景知识和图像处理技能，在智能控制策略制定方面也积累了大量宝贵的实战案例；同时在路径规划及无人机相关领域也有深入研究。欢迎感兴趣的同行交流探讨学习机会。
     
  • 基于Yolov5的人脸目标检测项目（含源码、文档和数据）.rar
    优质
    本项目提供了一个基于Yolov5的人脸目标检测解决方案，包含完整源代码、详细文档及训练数据集，适用于快速上手与研究开发。 资源内容为基于YOLOv5的人脸目标检测项目（包含完整源码、详细文档及数据）。该代码具备参数化编程特性，便于用户根据需求调整参数，并且编写思路清晰，配有详细的注释。 适用于计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大专院校学生在课程设计或毕业设计中的使用。作者是一位资深算法工程师，在大公司有十年的工作经验，专注于Matlab、Python、C/C++及Java编程语言以及YOLO算法的仿真研究工作。他精通多种领域的算法仿真实验，包括但不限于计算机视觉、目标检测模型开发、智能优化技术等，并欢迎与他人进行交流学习以促进共同进步和发展。
     
  • 简化的CenterNet仅用于目标检测的源代码
    优质
    这段简介可以这样描述：简化的CenterNet仅用于目标检测的源代码是一款专注于简化版CenterNet模型的开源项目，旨在提供高效、简洁的目标检测解决方案。此代码专为研究和开发者设计，易于使用且适应性强。 基于CenterNet简化后的目标检测源代码结构如下： （一）目录层级： - data：包含训练数据，目前只存放了太平洋汽车网的车牌位置识别训练集。 - exp：用于存储训练过程中的日志文件。 - images：验证图片存放的位置。 - models：保存在训练过程中生成的各种模型文件。 - src：源代码所在目录。 （二）文件说明： dataset: -- CtdetDataset.py: 负责读取并预处理图像数据。 detector: -- CtdetDetector.py: 处理预测推理流程的脚本。 model: 存放各种BackBone架构相关的模型代码。 prune: -- prune.py: 实现Slimming裁剪方法的文件。 train: -- CtdetTrainer.py: 控制训练过程的主要逻辑。 -- CtdetTrainer_NNI.py: 基于NNI进行网络裁剪优化后的训练流程脚本。 -- losses.py: 包含各种损失函数计算的方法，用于指导模型学习方向和速度。 utils: -- image.py: 提供图像处理功能的模块，包括高斯变换、调整亮度及饱和度等操作。 -- logger.py: 日志记录管理工具。 src: -- demo_3dcar_ai.py: 该脚本用于对单张图片进行预测推理演示。
     
  • 基于PyTorch的目标检测SSD项目的代码实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了基于单发多盒探测器(SSD)的目标检测算法。通过深度学习技术，有效提升了图像中目标物体定位与识别的精度和速度。 SSD（Single Shot MultiBox Detector）是Wei Liu在2016年欧洲计算机视觉会议（ECCV）上提出的一种目标检测算法。对于输入图像大小为300x300的版本，该算法在VOC2007数据集上的准确率为72.1%mAP，并且检测速度达到了58FPS；而Faster RCNN的准确率为73.2%mAP，但仅能达到每秒7帧的速度。同样尺寸下，YOLOv1的mAP为63.4%，并且能以每秒45帧的速度运行。当输入图像大小调整到500x500时，SSD算法在VOC2007数据集上的准确率提升到了75.1%mAP。尽管后来YOLOv2已经能够与SSD相匹敌，并且YOLOv3也已超越了SSD的表现，但研究SSD仍然具有重要的价值。
     
  • 基于PyTorch的R-CNN目标检测项目实现
    优质
    本项目采用PyTorch框架实现了经典的R-CNN算法，用于图像中物体的精确识别与定位，展示了深度学习在计算机视觉领域的应用。 本段落档描述了使用R-CNN算法进行目标检测的完整流程，涵盖了从数据集创建到训练分类器、边界框回归器以及最终实现汽车类别目标检测器的过程。具体模块包括： 1. **区域建议生成**：采用selectivesearch算法，在训练阶段使用高质量模式，在测试阶段则切换至快速模式。 2. **特征提取**：利用卷积神经网络AlexNet从每个区域建议中抽取固定长度的特征向量，以供后续处理。 3. **分类器训练**：通过线性SVM模型，输入上述步骤得到的特征向量，并输出各类别的得分结果。 4. **边界框回归器训练**：针对每一类目标使用特定设计的边界框回归器来调整候选建议的位置和大小偏差，以提高检测精度。 5. **非最大抑制方法实现**：通过应用此技术去除冗余或重叠度高的候选区域，从而确定最终的目标位置。 这些步骤共同作用于构建一个能够有效识别汽车等目标对象的系统框架。