Advertisement

基于MATLAB深度学习的汽车目标检测仿真资料包（含源码、报告及文档，附300张图片）.rar

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

简介：
本资源包提供了一个利用MATLAB进行深度学习的汽车目标检测仿真实验，包含详尽的源代码、实验报告和相关文档，并附有300张用于训练与测试的数据集图像。 1. 资源内容：该系统使用已标记的小汽车样本训练数据RCNN来构建检测器模型，并通过检测样本对训练好的模型进行准确率评测，以实现高效的汽车目标检测。 2. 代码特点：采用参数化编程方法，便于调整和修改参数；代码结构清晰、注释详尽。 3. 适用对象：该资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生在课程设计、期末作业以及毕业设计中的使用。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB深度学习的汽车目标检测仿真资料包（含源码、报告及文档，附300张图片）.rar
    优质
    本资源包提供了一个利用MATLAB进行深度学习的汽车目标检测仿真实验，包含详尽的源代码、实验报告和相关文档，并附有300张用于训练与测试的数据集图像。 1. 资源内容：该系统使用已标记的小汽车样本训练数据RCNN来构建检测器模型，并通过检测样本对训练好的模型进行准确率评测，以实现高效的汽车目标检测。 2. 代码特点：采用参数化编程方法，便于调整和修改参数；代码结构清晰、注释详尽。 3. 适用对象：该资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生在课程设计、期末作业以及毕业设计中的使用。
     
  • 基于深度学习的汽车目标检测Matlab仿真资源包（含源码、文档及数据）.rar
    优质
    本资源包提供基于深度学习的汽车目标检测Matlab仿真代码，包含源码、详细说明文档及训练数据集，适用于自动驾驶与智能交通系统研究。 资源内容：基于深度学习的汽车目标检测Matlab仿真（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码结构清晰，注释详尽。 适用对象： 该资源适合计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生用于课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 作者介绍：某知名企业的资深算法工程师，在Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真领域拥有10年的丰富经验。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；智能优化算法的设计和实现；神经网络预测方法的研究；信号处理及元胞自动机等领域的研究工作。此外，在图像处理、智能控制策略制定、路径规划以及无人机相关领域也具备深厚的技术积累，并能提供多种仿真源码与数据集支持，满足不同场景下的科研需求。
     
  • 基于SSD网络的目标检测Matlab仿真资源包（含源码、文档及报告）.rar
    优质
    本资源包提供了一个基于SSD算法的目标检测Matlab实现，包括源代码、详细文档和研究报告，适合研究与学习使用。 资源内容：基于SSD网络用于目标检测的Matlab仿真（完整源码+说明文档+报告+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改； - 代码编程思路清晰、注释明细。 适用对象：计算机、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计及毕业设计。 作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制和路径规划等多种领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。
     
  • 基于Yolov4的MATLAB深度学习目标检测仿真-源码
    优质
    本项目采用MATLAB实现基于Yolov4的目标检测算法，旨在为用户提供一个易于理解与实验的深度学习框架。通过该代码库，研究者可以便捷地进行目标检测仿真实验，并优化模型参数以适应不同应用场景的需求。 基于Yolov4深度学习网络的目标检测MATLAB仿真源码。
     
  • 基于Matlab 2017的汽车目标检测深度学习方法
    优质
    本研究采用MATLAB 2017平台，开发了一种先进的汽车目标检测深度学习算法，有效提升自动驾驶系统中目标识别精度与速度。 目前流行的深度学习技术可以用于汽车目标检测的MATLAB实现，并且需要使用MATLAB版本2017。
     
  • 基于深度学习的汽车目标检测（28）.zip
    优质
    本资料探讨了利用深度学习技术进行汽车目标检测的方法与应用，通过算法优化提高车辆识别精度和速度。 目标检测是指在图像和视频中对目标进行定位和分类。在众多的实现工具中，MATLAB因其易用性而成为科研人员常用的工具。
     
  • 基于MATLAB的深度学习以图搜图系统毕业设计（含完整源码、课题报告及说明文档，附带2000张图片）.rar
    优质
    本资源包含一个完整的基于MATLAB的深度学习以图搜图系统的毕业设计项目，包括源代码、详细的研究报告和使用说明文档。该项目采用了超过2000张图像进行训练和测试，旨在展示如何利用深度学习技术实现高效的图片检索功能。适合于相关领域的研究与学习参考。 该系统利用AlexNet及GoogleNet模型对样本图像进行深度特征提取，并结合预先计算的距离值来判断相似度，从而实现以图搜图的应用功能。 代码特点包括参数化编程、易于调整的参数设置以及清晰明了的编写思路和详细的注释说明。此资源适用于计算机科学、电子信息工程或数学等专业的大专课程设计项目、期末作业及毕业论文研究。 该内容由一位在某大型企业担任资深算法工程师的专业人士提供，其拥有十年以上使用Matlab、Python、C/C++、Java以及YOLO算法进行仿真工作的经验。这位专家擅长于计算机视觉技术、目标检测模型的开发与优化、智能优化算法设计及应用、神经网络预测分析等多个领域，并且能够开展信号处理和图像处理等方向的相关研究，同时也具备元胞自动机模拟实验的能力。 更多相关数据集可自行查找获取。
     
  • 基于Yolov4的深度学习目标检测Matlab仿真及代码演示视频
    优质
    本视频详细介绍了如何使用MATLAB进行基于YOLOv4的目标检测模型实现与仿真实验，并展示了完整的代码和操作过程。适合对计算机视觉感兴趣的初学者和技术爱好者观看。 领域：MATLAB 内容：基于YOLOv4深度学习网络的目标检测识别在MATLAB中的仿真及代码操作视频。 用处：用于目标检测识别编程的学习。 指向人群：适用于本硕博等教研学习使用。 运行注意事项： - 使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试。 - 运行项目时，请执行Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。 - 确保在MATLAB左侧的当前文件夹窗口中设置为工程所在路径。具体操作可以参考提供的视频教程跟随演示步骤完成。
     
  • 基于深度学习的车辆目标检测
    优质
    本研究采用深度学习技术进行车辆目标检测，旨在提高复杂环境下的车辆识别精度与速度。通过分析大量图像数据，优化模型参数，实现高效准确的目标定位和分类。 基于深度学习的汽车目标检测项目包括相关的目标检测算法学习资料以及配套的学习代码，这些代码可以运行，并配有测试图片。