开发工具:
文件大小: 120mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-19
详细说明：深度学习
抽象的
该项目旨在根据Google街景图像对人行道上的店面的可访问性功能进行分类，它可以帮助视障人士避免在街上遇到危险的障碍物，并允许他们访问每家商店。我们正在对Faster-RCNN（物体检测中的一种流行架构）进行一些实验。它使我们可以更好地了解此模型实际上是如何“看到”物理对象的。
数据集
类别：
背景（0）
门（1）
旋钮（2）
楼梯（3）
斜坡（4）
数据集大小：
训练集：带有标签的928张图像
验证集：100张带标签的图像
检测结果
在不使用深度过滤的情况下进行测试
*************************召回精度*********************** ***************门-> TP：159预测：350真相：164精度：45.43％召回率：96.95％旋钮-> TP：58预测：211真相：77精度：27.49％召回率：75.32％楼梯->
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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