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TensorFlow下的物体检测

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简介：
简介：本项目基于TensorFlow框架实现物体检测算法，涵盖模型训练、优化及应用部署，旨在探索高效准确的目标识别技术。 需要环境anaconda、Sublime Text、TensorFlow。亲测可用。

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  • TensorFlow下的物体检测
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    简介：本项目基于TensorFlow框架实现物体检测算法，涵盖模型训练、优化及应用部署，旨在探索高效准确的目标识别技术。 需要环境anaconda、Sublime Text、TensorFlow。亲测可用。
     
  • 基于TensorFlow和Anaconda的物体检测（使用PyCharm）
    优质
    本项目利用TensorFlow框架与Anaconda环境，在PyCharm集成开发环境中进行高效配置，专注于实现先进的物体检测算法，促进机器学习模型的实际应用。 代码在 PyCharm 上成功运行。
     
  • 基于FPGA的物体检测
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    本项目采用FPGA技术实现高效的物体检测算法硬件加速，旨在提高计算效率和实时性能，适用于智能监控、自动驾驶等应用场景。 本系统提供了两种实现目标跟踪的方法：一种是通过包盒子技术来框选目标；另一种方法则是将高空坠物的目标像素设定为红色以作警示。 在第一种方法中，首先需要计算出高空坠物目标的XY坐标，并确定这些坐标的最大值和最小值。然后利用包盒子技术，在这四个极值点之间画一个矩形，并再绘制一个小一点的矩形。将那些大于小矩形且小于大矩形区域的颜色设为红色，则可以实现对目标的有效框选。 第二种方法则是通过帧间差分计算，获得差分图像后进行判断：如果像素值超过预设阈值，则将其颜色设定为红色，从而覆盖并标示出高空坠物的目标位置。 本项目是在Vivado 2018.1上开发的，下载完成后可以直接运行。
     
  • SalBenchmark:显著物体检测
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    SalBenchmark是一款用于评估和测试显著物体检测算法性能的工具或数据集，旨在推动计算机视觉领域内的研究进展。 Sal基准显著物体检测：此基准Saliency Benchmark在六个具有挑战性的数据集上对42个最新模型（包括30种显著目标检测、10个注视预测以及一个客观性和基线）进行了定性与定量的比较，旨在为显著目标检测和分割方法提供参考标准。请访问项目页面以获取每种方法的相关网址。 这是基准评估的一个示例代码：从Git项目页面下载代码后，请安装OpenCV（支持2.0及3.0版本）。接着运行./Code/matlab/RunAll.m来生成SaliencyMap，然后打开Visual Studio 2013中的./Code/Demo.sln文件，并在x64发行版中通过“Ctrl + F5”进行推荐的调试。此时您已准备好所有材料（包括每个图像的显著性图、本段落中的表格和图形等）。 注意：确保查看./Data 文件夹，其中包含名为DataSet1 和 DataSe 的文件。
     
  • Yolo3物体检测的源代码
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    该简介对应的是一个基于YOLOv3算法的物体检测项目。该项目提供了完整的YOLOv3模型源代码，支持多种目标识别任务，并且易于用户进行定制和优化以适应不同的应用场景。 基于Keras和TensorFlow的物体检测Python源代码，可以直接使用。
     
  • 使用树莓派、TensorFlow和OpenCV结合摄像头进行物体检测
    优质
    本项目利用树莓派硬件平台及TensorFlow深度学习框架，配合OpenCV库，通过连接摄像头实现实时物体识别与追踪功能。 可以识别水果和物体。
     
  • Haar Adaboost 物体检测方法
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    Haar Adaboost物体检测方法结合了Haar特征与Adaboost算法，通过高效选择性搜索和级联分类器实现快速准确的目标识别，在计算机视觉领域具有广泛应用。 使用Haar Adaboost在OpenCV 2.1.0上训练物体检测模型时，必须确保使用的OpenCV版本相同。
     
  • Yolov3.h5：物体检测模型
    优质
    Yolov3.h5是一款基于YOLOv3算法的高效物体检测模型，适用于多种场景下的实时目标识别任务，性能卓越。 yolov3.h5是一个预训练好的YOLO模型，可用于测试和预训练。
     
  • 物体检测Matlab代码.zip
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    本资源包含一系列用于物体检测任务的Matlab代码，适用于计算机视觉研究与开发。内容涵盖多种算法实现及示例数据集，便于学习和实践应用。 基于人工智能算法的MATLAB物体检测能够识别多种对象，包括静态人物以及动态视频中的物体。这对于初学者来说是一个很好的学习资源，有助于入门物体检测技术。
     
  • 保姆级TensorFlow 2.x Object Detection API定制物体检测器项目源码
    优质
    本项目提供详尽教程与源代码，指导初学者使用TensorFlow 2.x的Object Detection API从零开始构建和定制物体检测模型。适合希望深入理解机器视觉技术原理及应用开发人员学习。 【物体检测快速入门系列 | 01】基于Tensorflow2.x Object Detection API构建自定义物体检测器的博文配套项目源代码包括数据集标注、标签映射、标注文件格式转换脚本，训练流水线配置，训练脚本、评估脚本、导出脚本以及模型推理脚本。整套工具链涵盖了完整的自定义物体检测流程。