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Deploying AI model with spring boot
☆51Updated 2 years ago
Alternatives and similar repositories for detection
Users that are interested in detection are comparing it to the libraries listed below
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- 基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测 自建口罩数据集分享☆210Updated 4 years ago
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- ☆106Updated 6 years ago
- keypoints: java, springboot, vue3, pytorch, yolov5, deepsort☆48Updated 4 years ago
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- 一个简单方便的目标检测框架(PyTorch环境可直接运行，不需要cuda编译)，支持Faster_RCNN、Cascade_RCNN、Yolo系列、SSD等经典网络。☆278Updated last year
- 基于PaddleX+Flask开发后端，基于VUE开发前端应用，做一个AI医疗的WEB应用☆178Updated 4 years ago
- 基于YOLOv4的安全帽佩戴检测☆89Updated 5 years ago
- 目标检测☆111Updated 5 years ago
- Kaggle竞赛题猫狗大战 ，用于PyTorch入门☆68Updated 6 years ago
- AI Challenger -- 农作物病害识别☆166Updated 6 years ago
- Using Pytorch to implement a ResNet50 for Cross-Age Face Recognition☆173Updated last year
- 实验室的一个病虫害检测项目，在SSD基础上进行一系列改进！SSD Improvements!☆33Updated 3 years ago
- 深度学习 卷积神经网络教程 ：图像识别，目标检测，语义分割，实例分割，人脸识别，神经风格转换，GAN等 https://dataxujing.github.io/CNN-paper2/☆182Updated 5 years ago
- 适合小白入门的图像分类项目，从熟悉到熟练图像分类的流程，搭建自己的分类网络结构以及在pytorch中运用经典的分类网络。☆69Updated 5 years ago
- 火灾检测，浓烟检测，吸烟检测，持续更新中~欢迎star与提出指导~~请查看原文：https://blog.csdn.net/qq_46098574/article/details/107334954☆95Updated 5 years ago
- 基于Flask+VUE前后端，在阿里云公网WEB端部署YOLOv5目标检测模型☆223Updated last year
- 基于VGG-16的图像检索系统☆44Updated 4 years ago
- SSD 改进：backbone增加resnet，并针对resnet加入attention机制，为了充分利用细节特征和语义特征，还加入了特征融合模型☆79Updated 5 years ago
- 本项目用深度学习的方法进行工业产品缺陷检测，替代原本人眼的产品质检。从而大幅提升工业产品合格率和降低人力成本。☆157Updated 5 years ago
- 智能视频分析：视频目标检测，视频人群计数☆64Updated last year
- 基于PyTorch框架实现的图像分类网络☆85Updated 5 years ago
- the modify for shufflenets: shufflenet_v2_csp;shufflenet_v2_k5;shufflenet_v2_liteconv;shufflenet_v2_se_attention;shufflenet_v2_sk_attenti…☆70Updated 4 years ago
- 这是之前我和我的组员参与Tiny-mind 手写汉字识别大赛的一个项目， 主要实现了用Resnet或VGG16作为Backbone来训练一个分类任务以及基于opencv的一些图片数据集增强，最终我们组的成绩为TOP-5准确率99.19， 排名5/700。这个项目也可以用于其…☆87Updated 6 years ago
- Automatic pedestrian detection and monitoring system based on TensorFlow.基于TensorFlow的自动化行人检测（人体检测）和监控（视频监控）系统。☆347Updated 2 years ago
- 基于无监督学习，无需训练，先使用SIFT算法提取图像特征，再使用KMeans聚类算法进行图像分类，速度非常快，精度还在提高。☆133Updated 6 years ago