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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…
☆14Updated 3 years ago
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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- YOLOv5实现安全帽检测☆26Updated last year
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- 一种基于YOLOv3/4的双流混合模态道路行人检测方法🌊💧💦。☆50Updated 3 years ago
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- 基于飞桨pphuman中跨镜头跟踪的改进,主要是实现两路推流实时跟踪☆16Updated last year
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- 细粒度图像分类之十二猫分类，对比ResNet和ViT两者模型性能。☆44Updated 3 years ago
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- 使用Pyqt5搭建YOLO系列多线程目标检测系统☆63Updated 2 years ago
- 基于streamlit的YOLOv8可视化交互界面☆36Updated last year
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- 算法部署平台的前端服务器，主要用于与后端服务器进行数据的互传，可以接收后端mysql数据库中的用户信息，也可以接收后端算法推理后的文本检测结果图和文本识别结果。此外，添加了登录页面（无需注册哦~），可以通过判断表单输入信息来展示不同用户所应看到的网页。在后端管理系统页面中，…☆12Updated last year
- 基于Swin-transformer训练图像分类并部署web端☆94Updated 3 years ago
- 基于YOLOv8和PYQT5的检测界面☆42Updated last year
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