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行人检测代码已完成。

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简介：
通过自主构建SVM分类器，以进行基于HOG特征的行人检测，所使用的开发环境为Visual Studio 2013与OpenCV库。

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  • 行人检测代码完整运行
    优质
    本项目提供一套完整的行人检测代码，涵盖数据预处理、模型训练及测试全流程。适用于研究与实际应用场景，助力智能监控系统开发。 资源为行人检测完整跑通代码，主要采用hog+svm进行实现。文件包含各个代码的目录以及cmakelist等编译文件。训练图片较大以去除，具体下载方法及代码说明请参见相关博客文章。
     
  • HOG行人检测的代码
    优质
    本代码实现基于HOG特征的行人检测算法，适用于多种场景下的行人识别任务，可应用于智能监控、自动驾驶等领域。 HOG行人检测代码运行良好，基于SVM算法，在MATLAB平台上实现。
     
  • 基于YOLOv5的行人检测及训练完成的行人检测模型与数据集
    优质
    本研究采用YOLOv5框架开发了高性能的行人检测系统，并完成了相应的大规模数据集训练。该模型在准确率和实时性上表现出色，适用于各类应用场景。 YOLOV5行人检测模型在包含数千张街道和交通场景的行人数据集上训练完成，并附有该数据集。使用lableimg软件标注工具对行人进行了标记，图片格式为jpg，标签有两种形式：xml格式与txt格式，分别保存于两个不同的文件夹中，类别名称统一为person。此模型可以直接用于YOLO系列的行人检测任务，在map指标上达到了90%以上。
     
  • YOLOv4完整代码，已验证运行成功
    优质
    本项目提供了YOLOv4模型的完整实现代码，并且已经过详细测试确保能够顺利运行。适合深度学习爱好者和研究者使用。 我已经实现了自己输入图片和视频进行预测的功能，如果有不懂的地方可以问我。
     
  • 基于YOLOV5的人脸检测代码，配置完成后即可直接运行
    优质
    本项目提供了一套基于YOLOv5框架的人脸检测解决方案。通过简单的配置步骤，用户可以轻松实现快速、精准的人脸识别功能，适用于多种应用场景。 用YOLOV5实现人脸检测的代码已经配置好系统可以直接运行。
     
  • MATLAB中的行人检测代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现行人检测算法，适用于计算机视觉领域研究与应用。通过图像处理技术识别并定位画面中的人体目标。 基于MATLAB，使用互检方法制作的简单的行人检测代码。
     
  • SSD行人检测代码(Caffe).rar
    优质
    本资源包含基于Caffe深度学习框架实现的SSD（单发多框检测）算法代码，专门用于行人检测任务。文件内含模型训练配置、预训练权重及数据处理脚本等，适用于研究与开发场景。 SSD方法仅用于检测行人，模型数量较少且运行速度快，大家可以尝试看看效果。
     
  • 已标注的行人检测数据集
    优质
    该数据集包含大量已标记的行人图像，旨在支持行人检测算法的研发与评估，促进智能监控及自动驾驶技术的进步。 行人检测数据集包括已标注的xml文件和txt文件，包含训练集、测试集和验证集。下载并解压后即可使用。
     
  • 行人视频检测-行人检测
    优质
    行人视频检测技术专注于从动态视频中识别和跟踪行人。这项技术结合了计算机视觉与机器学习算法，以提高在复杂背景下的行人定位精度及实时性，在智能监控、自动驾驶等领域具有广泛应用前景。 这段文字可以改写为：该代码实现了行人检测功能，在无人驾驶领域具有很好的应用前景，并且使用方便、实用性强。