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搜索资源列表

  1. 基于深度学习的目标检测算法发展详解

  2. 本ppt是基于深度学习的目标检测算法发展的详解。详细地解释了rcnn、fast rcnn、faster rcnn和yolo的算法原理和流程。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-21
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：lemonpro

  1. yolo算法讲解ppt

  2. deepsystems.io的YOLO算法讲解ppt，讲解很详细，以图像化的方式讲解原理步骤，清晰易懂。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2018-08-28
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zpf529

  1. yolov3论文

  2. yolov3论文，详细的讲解了yolo的原理，值得一看！

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-14
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq_38269799

  1. 目标检测之yolo算法.pptx

  2. 着重从yolo算法原理与网络结构方面介绍

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2019-06-04
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：qq_32973661

  1. AI学习知识点.xmind

  2. *AI学习知识点* 1. 基础知识 概率论 微积分与逼近论 极限、微分、积分的基本概念 利用逼近的思想理解微积分，利用积分的方式理解概率论 概率论的基础 古典模型 常见的概率分布 大数定理和中心极限定理 协方差和相关系数 最大似然估计和最大后验估计 凸优化 凸优化的基本概念 凸函数 凸集 凸优化问题的标准形式 线性代数及矩阵 线性空间及线性变化 矩阵的基本概念 状态转移矩阵 特征

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-07-15
    • 文件大小：240640
    • 提供者：lingfeian

  1. YOLO-TrafficDetection-master.zip

  2. 使用yolo检测交通灯，信号灯，tensorflow 1.0实现 Yolo使用c和cuda实现，体积小，代码量相对不大，适合于结合论文和代码去研究其神经网络的结构和原理； 已经实现了直接接入摄像头进行实时目标检测功能； 参考上图，yolo的性能好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-14
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：zhengliyuan2019

  1. 深度学习目标检测文档.docx

  2. 一、 基于yolo的深度学习目标检测 1、 深度学习发展 简述深度学习的发展历程即可， 2、 目标检测简述 a) 介绍目标检测的发展历程 写出深度学习关键的时间节点即可，比如九几年开始，12年alexnet imagnet等等发展即可 b) Fasterrcnn介绍 算法介绍，该算法是经典算法，一般从该算法入手介绍，两阶段算法的经典网络 c) Ssd介绍 单阶段算法的经典网络，经常与fasterrcnn对比，前者识别率高，但是速度慢，后者速度快，但是识别率低一点。 d) Yo

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2020-02-12
    • 文件大小：13312
    • 提供者：hu_csdn

  1. deep_sort_yolov3视频检测代码(可直接输入mp4格式，也可以是一帧帧的图片).rar

  2. 资源为视频检测算法代码包括算法的模型，算法实现的原理是：首先在视频检测跟踪之前，对所有目标已经完成检测，那么当第一帧进来时，以检测到的目标初始化并创建新的跟踪器，标注ID，输出行人图片，输出一组向量，通过比对两个向量之间的距离，来判断两副输入图片是否是同一个行人。在后面帧进来时，先到卡尔曼滤波器中得到由前面帧box产生的状态预测和协方差预测，并且使用确信度较高的跟踪结果进行预测结果的修正。求跟踪器所有目标状态与本帧检测的box的IOU，通过匈牙利算法寻找二分图的最大匹配，在多目标检测跟踪问题中为

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-05-25
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：weixin_42663696

  1. keras-yolov3目标检测详解——适合新手

  2. 现在网上能找到的博客我现在看起来很明白，虽然讲的很详细，但是对于几天前的我真的看不明白，因为新手会遇到各种各样毫无征兆的问题，所以我决定写一篇面向新手的如何去使用 yolo 和如何去做自己的数据集来训练属于自己的模型。因为我也是新手，所以不说原理，只谈操作方法。 因为东西很杂，我会把小东西分出去写，并且在本文中附上链接。 一、准备工作 1、事件前言： 简单介绍下情况，本人本科二年级，机器学习小白，操作系统:windows10 前阵子用 matlab 做图像识别项目时发现了 yolov3 算法，觉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38744526

  1. [目标检测]YOLO原理

  2. 本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测1.1创新点(1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检测，采用一次性预测所有格子所含目标的bbox、定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：795648
    • 提供者：weixin_38662367

  1. 目标检测算法之Yolo系列

  2. 本文来自weixin，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。在yolo系列出来之前，主流的做法是分段式的R-CNN系列，主要包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等。R-CNN的基本结构如下图所示：R-CNN主要分为候选区提取和候选区分类两个阶段，并且两阶段分开训练。其主要思想如下。首先通过选择性搜索（SelectiveSe

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38675815

  1. SFND_3D_Object_Tracking：相机对象跟踪，激光雷达对象跟踪，相机和激光雷达融合对象跟踪-源码

  2. SFND 3D对象跟踪 欢迎来到相机课程的最终项目。 通过完成所有课程，您现在对关键点检测器，描述符和在连续图像之间进行匹配的方法有了深入的了解。 另外，您知道如何使用YOLO深度学习框架检测图像中的对象。 最后，您知道如何将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 让我们看一下程序原理图，看看我们已经完成了什么，还缺少什么。 在这个最终项目中，您将实现原理图中缺少的部分。 为此，您将完成四个主要任务： 首先，您将开发一种使用关键点对应关系随时间匹配3D对象的方法。 其次，您将基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-15
    • 文件大小：135266304
    • 提供者：weixin_42108054

  1. SFND_3D_Object_Tracking-master：有关3D空间中对象检测的Sensor Fusion ND课程-源码

  2. SFND 3D对象跟踪 欢迎来到相机课程的最终项目。 通过完成所有课程，您现在对关键点检测器，描述符和在连续图像之间进行匹配的方法有了深入的了解。 另外，您知道如何使用YOLO深度学习框架检测图像中的对象。 最后，您知道如何将摄像机图像中的区域与3D空间中的激光雷达点相关联。 让我们看一下程序原理图，看看我们已经完成了什么，还缺少什么。 在这个最终项目中，您将实现原理图中缺少的部分。 为此，您将完成四个主要任务： 首先，您将开发一种使用关键点对应关系随时间匹配3D对象的方法。 其次，您将基

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：134217728
    • 提供者：weixin_42102272

  1. [目标检测]YOLO原理

  2. 本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。 创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测 1.1创新点 (1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：793600
    • 提供者：weixin_38660051

  1. 目标检测算法之Yolo系列

  2. 本文来自weixin，本文介绍了R-CNN 基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。在yolo系列出来之前，主流的做法是分段式的R-CNN系列，主要包括R-CNN、Fast R-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等。R-CNN的基本结构如下图所示：

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656609