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基于MegEngine的FasterRCNN目标检测模型及其ResNeXt101主干网络

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本研究采用MegEngine框架实现Faster RCNN算法，并结合ResNeXt101作为其骨干网络，以提升复杂场景下的目标检测精度与效率。 基于MegEngine的FasterRCNN目标检测模型采用了ResNext101作为主干网络。

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  • 基于MegEngine的FasterRCNN目标检测模型及其ResNeXt101主干网络
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    本研究采用MegEngine框架实现Faster RCNN算法，并结合ResNeXt101作为其骨干网络，以提升复杂场景下的目标检测精度与效率。 基于MegEngine的FasterRCNN目标检测模型采用了ResNext101作为主干网络。
     
  • Matlab中的FasterRCNN目标检测器
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    本项目介绍如何在MATLAB环境中实现并优化Faster R-CNN算法进行高效的目标检测。通过调整参数和模型结构，提升目标识别精度与速度。 使用MATLAB进行目标检测时，基于Faster R-CNN的前置网络结构是一个简单的CNN。
     
  • 基于Python和PyTorch的fasterRCNN目标检测框架实现
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    本项目基于Python及PyTorch深度学习框架，实现了先进的Faster R-CNN算法，用于高效准确地进行图像中的目标识别与定位。 PyTorch实现的faster RCNN目标检测框架。
     
  • 基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序
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    本程序针对Swerling目标模型设计，旨在实现雷达信号的有效检测。通过优化算法提高复杂背景下的目标识别精度与可靠性。 基于Swerling目标模型的雷达信号检测主程序主要涉及利用不同的Swerling模型来模拟雷达回波的目标特性，并在此基础上进行信号处理与检测。这些模型描述了不同类型的随机闪烁现象，对于理解并优化雷达系统在各种环境下的性能至关重要。 相关工作包括但不限于生成符合特定Swerling类别的目标散射系数序列、计算相应的雷达回波信号以及实施高效的检测算法来识别潜在的目标信号。此外，程序还可能包含对不同类型噪声的处理和抑制策略的研究与实现，以提高整体系统的信噪比并增强目标探测能力。 通过对这些模型的应用研究，可以深入探讨如何在实际应用中改善雷达系统的设计，并为开发更先进的雷达技术提供理论依据和技术支持。
     
  • Yolo-Midas：融合YOLOv3和MiDaS于单一Resnext101骨干网络以实现自主导航
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    简介：Yolo-Midas结合了YOLOv3的目标检测与MiDaS的深度估计能力，基于ResNext101骨干网络，为自主导航提供精准的对象识别及场景理解。 yolo-midas自主导航将YOLOv3与MiDaS结合到单个Resnext101主干网络中。其目的是使用同一个特征提取器进行两个不同的应用：对象检测和单眼深度估计。有关详细信息，请阅读相关文章。 该模型在“建筑安全装备数据”上进行了训练，如果需要对自定义数据集进行培训，请参考页面中的数据准备步骤，并将数据放置于data/customdata/custom.data文件夹中，然后使用以下命令进行训练：python3.6 train.py --data data/customdata/custom.data --batch 8 --cache --cfg cfg/mde.conf --epochs 50 --img-size 512。请参考配置文件cfg/mde.cfg更改网络配置并冻结不同的分支。 该模型是YOLO-MiDaS的一部分，用于提供更高效的自主导航解决方案。
     
  • 目标检测及其算法，基于MATLAB实现
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    本项目致力于研究和实现目标检测技术及其核心算法，并使用MATLAB进行编程实践，旨在探索高效的物体识别与定位方法。 目标检测的MATLAB例程已经亲测可运行，并附有PPT解释文档。
     
  • 基于FastAPI的YOLO目标检测模型封装
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    本项目采用FastAPI框架对YOLO目标检测模型进行高效封装，旨在提供一个简洁易用的RESTful API接口，便于用户快速集成和部署目标检测功能。 使用FastAPI对OpenCV调用YOLO检测模型的过程进行封装，实现通过接口直接获取检测结果。
     
  • 基于TensorFlow的SSD图像目标检测模型
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    本项目采用TensorFlow框架实现SSD（单发检测器）算法，用于高效准确地进行图像中的多类物体识别与定位，适用于实时应用场景。 SSD方法用于图像目标检测的模型是TensorFlow版本的，可以直接在TensorFlow环境中加载并进行预测。
     
  • 基于Yolov5的行人多目标检测模型
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    本研究提出了一种基于Yolov5的行人多目标检测模型，旨在提升复杂场景下行人的识别精度与效率。通过优化网络结构和训练策略，该模型在多个公开数据集上取得了优异的表现。 Yolov5 是一个用于行人多目标检测的模型。它基于旷视科技提出的 Crowdhuman 数据集进行训练，该数据集专门针对复杂场景下的行人检测任务。在训练过程中，采用了 300 个 epoch 的设置。
     
  • 基于Yolov5的火灾检测系统：目标检测源码、数据及模型
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    本项目基于Yolov5框架开发，旨在实现高效的火灾自动检测。提供详尽的目标检测源代码、训练数据集和预训练模型，助力研究与应用落地。 YOLOv5的环境配置包括创建Python 3.8虚拟环境： ```shell conda create -n yolo5 python=3.8.5 conda activate yolo5 ``` 接下来，根据你的设备是使用GPU还是CPU安装PyTorch: - 对于使用GPU的用户： ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 ``` - 如果你只用到CPU，则执行以下命令: ```shell conda install pytorch==1.8.0 torchvision==0.9.0 torchaudio==0.8.0 cpuonly ``` 安装`pycocotools`库： ```shell pip install pycocotools-windows ``` 此外，还需要通过以下命令安装其他所需的包: ```shell pip install -r requirements.txt pip install pyqt5 pip install labelme ``` 对于YOLOv5的数据处理而言，每张图片都对应有一个txt格式的标注文件。该文本段落件记录了目标对象的类别、中心点坐标以及宽度和高度信息。