liu-runsen / yolov5-fastercnn
目标检测算法主要包括:两类two-stage和one-stage 一类是two-stage,two-stage检测算法将检测问题划分为两个阶段,首先产生候选区域(region proposals),然后对候选区域分类(一般还需要对位置精修),这一类的典型代表是R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN,Mask R-CNN家族。他们识别错误率低,漏识别率也较低,但速度较慢,不能满足实时检测场景。 另一类方式称为one-stage检测算法,其不需要region proposal阶段,直接产生物体的类别概率和位置坐标值,经过单次检测即可直接得到最终的检测结果,因此有着更快的检测速度,比较典型的算法如YOLOv5,SSD,RetinaNet等。 Faster…
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Alternatives and similar repositories for yolov5-fastercnn:
Users that are interested in yolov5-fastercnn are comparing it to the libraries listed below
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- 基于YOLOV5头部检测+DeepSort的行人跟踪+基于DFLD(MobileNet/ResNet50)性别和年龄检测统计分析☆8Updated 2 years ago
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- 🚀🚀🚀YOLOC is Combining different modules to build an different Object detection model.Including YOLOv3、YOLOv4、Scaled_YOLOv4、YOLOv5、YOLO…☆72Updated 2 years ago
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- 用于标注多目标追踪视频数据的工具,使用Qt编写☆17Updated 4 years ago
- 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!☆29Updated 2 years ago
- 基于 yolov5 和 PyQt5 开发工具搭建了实时违法检测区域入侵软件,支持自定义检测区域、多种对象检测以及事件信息统计。☆88Updated last year
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- 无人机视角、多模态、模型剪枝、国产AI芯片部署☆40Updated 3 years ago
- 基于Yolov8+UCMCTrack/DeepSort+注意力机制的多目标跟踪系统 v1.0.3☆47Updated last year
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- 基于YOLOv8和PYQT5的检测界面☆34Updated last year
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