voidking / object-detectionLinks
深度学习 + OpenCV,Python实现实时视频目标检测
☆101Updated 6 years ago
Alternatives and similar repositories for object-detection
Users that are interested in object-detection are comparing it to the libraries listed below
Sorting:
- 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/☆180Updated 5 years ago
- 目标检测yolo算法,采用tensorflow框架编写,中文注释完全,含测试和训练,支持摄像头☆144Updated 6 years ago
- 基于YOLOv4的安全帽佩戴检测☆89Updated 5 years ago
- 基于YOLOV3的人体口罩佩戴检测☆56Updated 5 years ago
- 利用opencv自带的yolo模型进行目标检测(图片和视频)☆63Updated last year
- 使用HOG+SVM进行图像分类☆165Updated 6 years ago
- 基于PyTorch&YOLOv4实现的口罩佩戴检测 自建口罩数据集分享☆209Updated 4 years ago
- Faster R-CNN实现安防中安全帽佩戴目标检测☆90Updated 5 years ago
- YOLO V3(Tensorflow 1.x) 安全帽 识别 | 提供数据集下载和与预训练模型☆235Updated 5 years ago
- 基于yolo3的人数统计程序☆110Updated 5 years ago
- TensorFlow CNN卷积神经网络实现人脸性别检测☆177Updated 6 years ago
- 车辆多维特征识别系统,车色,车品牌,车标,车型☆106Updated 5 years ago
- vehicle-detection based on yolov3(基于paddle的YOLOv3车辆检测和类型识别)☆159Updated 4 years ago
- 使用迁移学习将resnet50用于垃圾分类,基于【华为云人工智能大赛·垃圾分类挑战杯】☆122Updated 5 years ago
- CNN卷积神经网络 交通标志识别☆121Updated 7 years ago
- yolo做行人检测+deep-sort做匹配,端对端做多目标跟踪☆137Updated 6 years ago
- 本项目采用Opencv实现对视频信号的实时采集与帧提取,用Adaboost算法实现人脸图像的提取分割,并基于Keras搭建CNN卷积神经网络结构,用提取到的人脸图像训练CNN模型,并实现对视频中人脸的实时检测识别。☆108Updated 7 years ago
- 计算机视觉项目实战☆119Updated 5 years ago
- 简单车牌识别-Mask_RCNN定位车牌+手写方法分割字符+CNN单个字符识别☆175Updated 4 years ago
- 经典目标检测方法整理☆36Updated 6 years ago
- 这是一个简单的人工智障识别口罩佩戴的库☆147Updated 4 years ago
- 基于视频的行人流量密度检测☆250Updated 4 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。☆150Updated 5 years ago
- 目标检测☆109Updated 5 years ago
- 汽车识别,汽车车型识别,汽车品牌识别,车辆识别,深度学习,神经网络☆179Updated 2 years ago
- 图像细粒度分类☆12Updated 6 years ago
- 本赛题任务是对西安的热门景点、美食、特产、民俗、工艺品等图片进行分类,即首先识别出图片中物品的类别(比如大雁塔、肉夹馍等),然后根据图片分类的规则,输出该图片中物品属于景点、美食、特产、民俗和工艺品中的哪一种。☆86Updated 4 years ago
- 项目采用 YOLO V4 算法模型进行目标检测,使用 Deep SORT 目标跟踪算法。☆89Updated 2 years ago
- tiny—yolov3(keras)检测自己的图像,三类目标☆185Updated 2 years ago
- 使用PyTorch实现基于YOLOv3的目标检测器☆64Updated 6 years ago