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基于mscnn的人群密度估计
☆43Updated 5 years ago
Alternatives and similar repositories for CrowdCount
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- 大家好，这是cv调包侠开源原创项目，您可以特别方便地通过我的auto-Maker实现目标检测数据集的实时生成，包括：实时数据采集、自动标注、转换、增强，并可以直接进行yolov3、yolov4、yolov5、eficientdet等，它可以直接导出到onnx，通过openv…☆203Updated 4 years ago
- 本仓库主要包含了针对目标检测数据集的增强手段和源码：图像的旋转，镜像，裁剪，亮度/对比度的变换等☆134Updated 4 years ago
- 这个是一个在SSD的基础上用于生成绘制mAP代码所用的txt的例子。（目的是生成txt）☆128Updated 4 years ago
- 基于YOLOv4的安全帽佩戴检测☆88Updated 5 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。☆90Updated 2 years ago
- 该工作由电子科技大学陈 昂、刘俊凯、夏子寒同学完成。我们提出可以使用深度学习的方案对中国车牌进行检测和识别。我们提出使用YOLOv3网络进行车牌检测，然后创新性地对检测后的车牌使用空间变换网络STN加以校正，最后使用LPRNet网络进行车牌的字符与数字识别。目前实测结果，在老…☆79Updated 5 years ago
- 基于pytorch版ssd进行改进注入CBAM空间通道注意力机制，加入FPN，类别损失函数改为focalloss☆41Updated 4 years ago
- 基于YoloX目标检测+DeepSort算法实现多目标追踪Baseline☆184Updated 4 years ago
- yolov5 v1版本中文注释☆58Updated 5 years ago
- Learning YOLOv3 from scratch 从零开始学习YOLOv3代码☆216Updated 3 years ago
- 经典目标检测方法整理☆36Updated 6 years ago
- 基于NanoDet项目进行小裁剪，专门用来实现PyTorch 版本的代码，下载直接能使用，支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。☆152Updated 4 years ago
- ☆128Updated 5 years ago
- ☆68Updated 4 years ago
- Faster R-CNN实现安防中安全帽佩戴目标检测☆90Updated 5 years ago
- Prepare VOC format datasets for ultralytics/yolov3 & yolov5☆197Updated 2 years ago
- ☆120Updated 5 years ago
- 最简单的VOC转COCO， 一条指令完整转换☆87Updated 6 years ago
- I tried to apply the CAM algorithm to YOLOv4 and it worked.☆61Updated 4 years ago
- 使用HOG+SVM进行图像分类☆165Updated 6 years ago
- Object detection demo based on yolov5☆68Updated 4 years ago
- YOLOv5的轻量化改进(蜂巢检测项目)☆75Updated 3 years ago
- Tensorflow2（Keras）复现论文"Multi-scale Convolution Neural Networks for Crowd Counting"实现人群密度估计☆29Updated 5 years ago
- ☆105Updated 4 years ago
- ☆105Updated 3 years ago
- ☆93Updated 4 years ago
- Target detection and multi target tracking platform based on Yolo DeepSort and Flask.☆59Updated 4 years ago
- annotations of yolov5-5.0☆229Updated 3 years ago
- 这是Mobilenet-SSD的论文版，可用于训练与预测。☆84Updated 2 years ago
- 该工作的内容主要是面向中国车牌识别系统。车牌的检测系统通过YOLOv3网络来实现，检测后的车牌会通过空间变换网络进行倾斜校正。校正后的图片经由LPRNet进行识别。目前在1000张图片上测试的最终准确率可达93.3%。实现者电子科技大学刘俊凯、陈昂、夏子寒☆39Updated 5 years ago