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Faster-RCNN的Tensorflow架构代码已实现目标检测，并成功运行。

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简介：
Faster-RCNN基于Tensorflow的架构代码已经成功运行，其主要功能是用于训练自定义的数据集，以实现目标检测任务。用户只需将文件中标识为“data”的数据替换为具有相同数据格式的自身数据集，即可完成配置。

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  • 基于TensorFlow的Faster-RCNN目标检测代码实现（已验证通过）
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  • Faster-RCNN-TensorFlow-Python3_5-master.zip
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  • YOLOv5双目测距代码已成功运行
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    本项目实现了基于YOLOv5框架的双目视觉测距算法，并已完成代码开发与测试，能够准确测量目标物体的距离。 经过多次尝试其他博主的代码后发现存在不少问题，我对此进行了大量改进，并成功运行了最终版本。现在可以放心下载这份修正后的代码免费使用了。
     
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