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用于图像处理的一些深度学习模型总结，主要用于分类、目标检测、语义分割等任务
☆16Updated 2 years ago
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- 基于Opencv的车道线检测：1. 图像加载；2.图像预处理：图片灰度化，高斯滤波；3.Cany边缘检测；4.感兴趣区域检测；5.霍夫直线检测 ；6.直线拟合；7.车道线叠加；8.图片和视频测试；9.可视化界面pyqt5 （可选）。☆86Updated 3 years ago
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- 利用卷积神经网络实现图像的识别并将代码部署在树莓派中实现，使用的是谷歌深度学习框架Tensorflow，使用果蔬图像数据集训练模型后，可以达到随机输入单张果蔬图片，返回图片分类结果的效果☆29Updated 2 years ago
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- 一款基于深度学习，提供数据标注、模型训练、模型部署、基于已有模型自动标注等功能的计算机视觉一体化平台。 操作简单，无需深度学习理论即可实现AI落地。处理分类、目标检测、目标跟踪等计算机视觉任务。 应用场景：交通执法（车辆违停、行人乱穿马路等）、工业检测（缺陷检测、物体分拣等…☆142Updated 4 years ago
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