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PointRCNN预训练权重——复现与实现PointRCNN代码（3D检测系列）

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简介：
本项目提供PointRCNN模型的预训练权重及其实现代码，旨在帮助研究者和开发者快速上手进行3D目标检测任务的研究与应用开发。 PointRCNN源代码中的作者提到了预训练模型。复现PointRCNN代码，并实现3D目标检测的可视化操作，可以利用该预训练权重进行直接使用或再训练，而无需自行重新训练整个网络。此模型应放置在tools文件夹下。 参考相关博文了解如何进行网络复现和可视化操作即可。通过作者提供的预训练模型可以直接用于目标检测任务，并且可以根据需要进一步调整和优化模型性能。

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  • PointRCNN预训练权重——复现与实现PointRCNN代码（3D检测系列）
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    本项目提供PointRCNN模型的预训练权重及其实现代码，旨在帮助研究者和开发者快速上手进行3D目标检测任务的研究与应用开发。 PointRCNN源代码中的作者提到了预训练模型。复现PointRCNN代码，并实现3D目标检测的可视化操作，可以利用该预训练权重进行直接使用或再训练，而无需自行重新训练整个网络。此模型应放置在tools文件夹下。 参考相关博文了解如何进行网络复现和可视化操作即可。通过作者提供的预训练模型可以直接用于目标检测任务，并且可以根据需要进一步调整和优化模型性能。
     
  • PyTorch SRCNN训练与测试代码及预训练权重
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    本资源提供基于PyTorch框架实现的SRCNN模型训练与测试代码以及预训练权重文件，适用于图像超分辨率任务研究。 基于PyTorch平台的用于图像超分辨率的深度学习模型SRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。评估代码可以计算在RGB和YCbCr空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • PyTorch FSRCNN预训练权重的训练与测试代码
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    本项目提供了一套基于PyTorch框架下针对FSRCNN模型的预训练权重训练及测试代码，适用于图像超分辨率任务。 基于Pytorch平台的图像超分辨率深度学习模型FSRCNN包括网络模型、训练代码、测试代码、评估代码以及预训练权重。其中，评估代码能够计算RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比（PSNR）和结构相似度。
     
  • 人体分割-PyTorch: 实现、训练与推理代码及预训练权重
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    本项目提供基于PyTorch的人体关键点检测和分割实现，包含模型训练、预测代码以及预训练参数，适用于研究与开发。 在PyTorch中实现人体分割的方法如下： 支持的网络包括： - 骨干网（所有aphas和扩张）：ResNetV1、ResNetV2。 - ResNetV1骨干网（num_layers = 18,34,50,101） - ResNetV2骨干网（num_layers = 18） - 主干网络（num_layers = 18、34、50、101）：ICNet，使用ResNetV1作为主干。 为了评估模型的性能指标，包括内存占用量、前向传播时间（在CPU或GPU上）、参数数量以及FLOP数量，请运行以下命令： ``` python measure_model.py ``` 数据集用于人体分割任务（人/背景）。该方法可用于实现图像风格化。监督学习使用的图片总数为1800张，而未标注的人体分割图则有5711张。 此存储库需要Python3.6.x版本环境来运行。为了克隆这个代码仓库，请使用： ``` git clone ```
     
  • Complex_YOLOv4目标检测预训练权重
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    Complex_YOLOv4是一种先进的目标检测模型，基于YOLO架构进行了优化和增强。此版本提供了经过大规模数据集训练的预训练权重，可直接应用于各种视觉识别任务中，以实现快速、精准的目标定位与分类。 目标检测complex_yolov4权重（已训练模型）。
     
  • Yolov8目标检测预训练模型权重
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    简介：Yolov8是一种先进的目标检测算法，其提供的预训练模型权重可直接应用于各种图像识别任务中，显著提升模型性能和泛化能力。 该资源包含yolov8n.pt、yolov8s.pt、yolov8m.pt、yolov8l.pt和yolov8x.pt目标检测预训练权重文件。
     
  • PointRCNN：点的RCNN方法
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    PointRCNN是一种基于点云数据的目标检测算法，它借鉴了计算机视觉中流行的两阶段物体检测框架(RCNN)，在三维空间中的点云上实现高效且准确的对象识别和定位。 PointRCNN：从点云生成和检测3D对象提案 PointRCNN：在CVPR 2019上发布，用于从点云中生成并检测多类别的通用3D物体提议的代码。 在这项工作中，我们提出了一个名为PointRCNN的两阶段3D目标检测器。该模型能够直接从原始点云输入中产生精确的3D边界框提案，并通过基于bin的回归损失在规范坐标系下进一步优化这些边界框。据我们所知，这是首次实现仅使用原始点云作为输入进行多类别联合训练的两阶段方法。 PointRCNN已经在KITTI数据集上进行了广泛的评估，在提交时达到了该领域内最先进的性能水平。 此外，我们的工作还支持在多个GPU上进行模型训练，并提供了一个优化过的GPU版本。
     
  • YOLO v5安全帽检测模型代码及预训练权重
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    简介：本资源提供YOLOv5安全帽检测模型的完整代码和预训练权重，适用于监控施工现场佩戴安全帽情况，确保人员安全。 YOLO v5模型与安全帽VOC标注数据集相匹配。提供完整的代码以及已保存的模型权重，并使用预训练的YOLO v5s模型及配置文件。经过50次迭代优化，视频检测效果良好。相关参数可调，开箱即用。
     
  • 基于YOLOv5的人群密度检测系统的开发与实现（含源码及预训练权重）
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    本项目致力于开发并实现了一种高效的人群密度检测系统，采用先进的YOLOv5模型，提供源代码和预训练权重，便于研究者快速上手和二次开发。 系统的前后端代码主要体现在sever.py、detect_web.py和head-detect-web 文件夹中，基于Flask实现。数据集选用的是crowdhuman数据集。 由于模型训练后的权重文件best.pt太大，无法上传到gitee上，因此需要下载best.pt来测试模型时，请通过提供的百度网盘链接获取。提取码为1234。 该系统是基于改进的YOLOv5目标检测模型实现的人群密度检测系统。改进主要集中在使用FasterNet作为主干网络替换原YOLOv5中的主干网络，并应用Soft-NMS和最优运输分配（OTA）等方法来优化损失函数。
     
  • 基于YOLOv5的人群密度检测系统的开发与实现（含源码和预训练权重）
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    本项目基于YOLOv5框架开发了一套高效人群密度检测系统，并提供源代码及预训练模型下载，适用于实时监控场景。 系统的前后端代码主要体现在sever.py、detect_web.py和head-detect-web 文件夹中，基于Flask实现。数据集选用的是crowdhuman数据集。 由于模型训练后的权重文件best.pt太大，无法上传到gitee上，因此需要下载best.pt来测试模型时，请通过提供的百度网盘链接获取该文件。 本系统是基于改进后的YOLOv5目标检测模型开发的人群密度检测系统。改进的YOLOv5模型主要是用FasterNet主干网络替换了原YOLOv5的主干网络，并应用了Soft-NMS、最优运输分配（OTA）等方法来优化损失函数。