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基于深度学习的通用物体识别检测系统（MATLAB）

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简介：
本项目开发了一套基于深度学习技术的通用物体识别与检测系统，采用MATLAB平台进行设计和实现。该系统能够高效准确地识别图像中的各类对象，并提供实时反馈，适用于多种应用场景。 该程序实现了VggNet和ResNet深层深度学习神经网络的搭建，并进行预测、评估及参数选择，以实现对通用物体分类测试与评估的功能系统。

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  • 基于深度学习的通用物体识别检测系统（MATLAB）
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    本项目开发了一套基于深度学习技术的通用物体识别与检测系统，采用MATLAB平台进行设计和实现。该系统能够高效准确地识别图像中的各类对象，并提供实时反馈，适用于多种应用场景。 该程序实现了VggNet和ResNet深层深度学习神经网络的搭建，并进行预测、评估及参数选择，以实现对通用物体分类测试与评估的功能系统。
     
  • 基于深度学习的物体检测程序
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    本程序利用深度学习技术进行高效的物体检测，通过训练大规模数据集，自动识别并定位图像中的目标物体，广泛应用于监控、自动驾驶等领域。 这段文字描述了一个项目需求：包含目标检测代码和模型，在CPU环境下运行，并且需要使用OpenCV3.3或以上版本的库文件。
     
  • 基于TensorFlow的手语实时识别系统——结合Python与物体检测技术|深度学习应用...
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    本项目构建于TensorFlow框架之上，采用Python编程语言和先进物体检测算法，实现手语的实时识别。此系统旨在促进听障人士与社会间的无障碍交流。通过深度学习模型训练，能够准确捕捉并解析手势动作，转化为相应的文字或语音信息，极大地方便了用户沟通需求，并提高了生活便捷性。 手语-张量流使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测| 深度学习固态硬盘再次运行Collector.ipynb 运行labelImg和label 复制13个要训练的文件和2个要测试的文件 该代码基于YouTube上的教程。
     
  • 基于深度学习的物品识别
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    本研究聚焦于开发先进的深度学习算法，旨在提升物品识别技术的准确性和效率。通过构建高效的神经网络模型，我们致力于解决复杂场景下的多类别物品精准识别问题，并探索其在智能安防、自动驾驶等领域的应用潜力。 近年来，在电子商务的快速扩张与人工智能技术的进步推动下，构建高效的商品识别系统已成为零售行业提升服务质量和运营效率的关键手段之一。商品识别在改善购物体验及优化库存管理方面扮演着重要角色，通过准确地对商品图像进行分类和识别，可以为零售商提供实时的库存信息，并帮助消费者更便捷地完成购买过程。 为了实现这一目标，本段落利用公开的数据集以及自行采集的商品图片创建了专门用于训练模型的商品识别数据集。在Tensorflow框架的支持下进行了数据增强处理后，提出了一种基于特征融合方式的MobileNetV2-DenseNet121双模型结构，并将其与传统的Vgg16、MobileNetV2和DenseNet121等其他几种主流网络架构进行对比实验。从四个评价指标来看，本段落所提出的方案在识别精度上有了显著的进步。 此外，为了提高系统的用户友好性，我们还基于PyQt5开发了一款商品识别系统界面。这款软件提供了直观的操作流程及结果展示功能，并支持实时的商品图像识别和可视化输出，极大地方便了零售人员以及消费者的使用体验。
     
  • 基于Python的深度学习文字检测与识别系统.zip
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    本项目为一个基于Python开发的文字检测与识别系统，利用深度学习技术对图像中的文字进行精准定位和识别，适用于多种应用场景。 本项目包含以下文件：论文文档、任务书、开题报告、文献综述、外文翻译、软件使用说明书以及源码及数据集。 整个流程分为两个部分：一是文本检测，二是文本识别。 - 文字检测的主要功能是从图像中找到文字区域，并将文字区域从原始图像中分离出来。 - 文字识别的主要功能是对已分离出来的图片进行文字识别。具体步骤如下： - 预处理阶段包括去噪（滤波算法）、增强图像和调整大小，其目的是去除背景或噪声并突出文本部分，同时缩放图片至适合处理的尺寸； - 特征抽取：常用的特征有边缘特征、笔画特征、结构特征以及纹理特征。 - 文字识别过程使用分类器如随机森林、支持向量机(SVM)、神经网络(NN)和卷积神经网络(CNN)等。 本次设计使用的环境如下： - 软件环境：操作系统为Ubuntu 16.04，Tensorflow版本为1.3.0-gpu，Python版本为2.7； - 硬件环境：CPU型号为Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2650 v4 @ 2.20GHz，GPU型号为TITAN X (Pascal)。
     
  • 基于Caffe框架的深度学习物体识别源码
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    本项目是基于Caffe深度学习框架开发的一套物体识别系统源代码，旨在帮助用户快速搭建和训练高效的图像识别模型。 基于Caffe框架的物体识别代码可用于超市水果和蔬菜的自动识别，并可连接电子秤实现自助称重功能。
     
  • 基于深度学习的小麦作物目标检测与识别.rar
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    本研究利用深度学习技术对小麦作物进行精准的目标检测与识别，旨在提高农业自动化水平和生产效率。 基于深度学习的农作物小麦目标检测识别.rar包含了利用先进算法和技术进行小麦图像分析的相关资料。文件内详细介绍了如何通过深度学习模型来实现对小麦作物的有效识别与定位，为农业领域的智能化发展提供了技术支持。
     
  • 物体检测之深度学习YOLO系列.rar
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    本资源为《物体检测之深度学习YOLO系列》，包含YOLO算法详解及其应用实践，适合对目标检测感兴趣的开发者和研究者。 深度学习-物体检测-YOLO系列课程包含11章内容，附带源码、课件和数据集。该课程为2020年最新录制版本，整体风格通俗易懂，涵盖了理论与实战相结合的内容。 第一章：介绍经典的目标检测方法。 第二章：讲解YOLO-V1的整体思路及网络架构。 第三章：详细解析YOLO-V2的改进细节。 第四章：探讨YOLO-V3的核心网络模型。 第五章：项目实战部分，基于V3版本进行源码解读。 第六章：指导如何使用自己的数据和任务来训练YOLO-V3模型。 第七章：介绍新的算法——YOLO-V4版本及其特点。 第八章：讲解V5版本项目的配置方法。 第九章：对V5版本的项目工程源代码进行深入解析。 第十章：补充基础内容，包括迁移学习与Resnet网络架构的知识点。 第十一章：进一步扩展物体检测的基础知识，介绍FasterRcnn系列。