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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…
☆13Updated 3 years ago
Alternatives and similar repositories for yolov5-fastercnn
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- 用yoloV3进行人的侦测，再用SPPE（Alphapose）进行骨架提取，再用连续30帧的ST-GCN进行行为识别。站立、走路、跌倒行为识别，在https://github.com/GajuuzZ/Human-Falling-Detect-Tracks的./models里…☆72Updated 4 years ago
- 🔥🔥 CVPR 2025 (Nashville TN) - The 4th Anti-UAV Workshop & Challenge 🥉☆45Updated this week
- 这是一个Colab使用的示例notebook。配合博文使用。☆23Updated 3 years ago
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