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  1. FaceMaskDetector-源码

  2. 面膜检测器 自定义深度学习分类器模型,用于从图像和实时视频流中检测人们是否在使用蒙版或不使用蒙版。 使用的包 Tensorflow 2.4.1 OpenCV 4.4.0.42 脾气暴躁的1.19.5
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-09
    • 文件大小:622592
    • 提供者:weixin_42119866
  1. Face-Mask-Detection:该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于使用SSD创建深度学习模型并检查准确性和验证分数-源码

  2. 面膜检测 该项目使用的是不戴口罩的不同人的图像数据集。 然后将其用于创建深度学习模型,并检查准确性和验证分数。 什么是SSD? ![SSD架构]( ) SSD代表Single Shot Multibox Detector。 它是一种用于使用单个深度神经网络检测图像中对象的技术。 基本上,它用于图像中的对象检测。 通过使用VGG-16体系结构的基本体系结构,SSD能够在速度和准确性方面胜过YOLO和Faster R-CNN等其他对象检测器。 下图给出了SSD的体系结构。 从头开始训练SSD模
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-07
    • 文件大小:9437184
    • 提供者:weixin_42176612
  1. CenterMask:CenterMask:实时无锚实例分段,在CVPR 2020中-源码

  2. :实时无锚实例分割 抽象的 我们提出了一个简单而有效的无锚实例分割,称为CenterMask的是,在同样增加了一个新的空间注意引导掩模(SAG-面膜)分支以无锚一个级对象检测器(FCOS)与面膜R-CNN 。 插入FCOS对象检测器后,SAG-Mask分支将使用空间关注图预测每个框上的分割蒙版,以帮助聚焦于信息量丰富的像素并抑制噪声。 我们还提出了一种改进的VoVNetV2骨干网络,该网络具有两种有效的策略:(1)剩余连接以缓解较大的VoVNet的饱和问题;(2)有效的挤压激励(eSE),用于处
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-03
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42166261
  1. 面罩检测器:使用卷积神经网络(CNN)的面罩检测器-源码

  2. 面膜检测器 使用卷积神经网络(CNN)的面罩检测器 所用技术 打开简历 凯拉斯 Python 屏幕截图
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-02
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_42109178
  1. 面膜检测器-源码

  2. 面罩检测器 使用深度学习概念使用Keras / Tensorflow和OpenCV构建的面罩检测器,以检测不带面罩的面部。 动机 由于COVID-19的数量激增,我们需要采取一些措施来限制病毒在服务器上的传播。 该项目将AI概念之一作为具有计算机视觉的深度学习方法来检测人们是否戴着口罩。 我们可以将这一概念应用到日常生活中的另一种技术上,例如:面部识别锁,签到系统。 使用了TechStack 数据集 该数据集包含1300个图像,分别属于两个类别: with_mask:650张图片 不带遮罩:6
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-12
    • 文件大小:689152
    • 提供者:weixin_42129412
  1. FaceMaskDetector:使用深度学习和OpenCV进行实时面罩检测-源码

  2. 面罩检测器 使用深度学习和OpenCV进行实时面罩检测 关于项目 该项目使用深度神经网络,更具体地说是卷积神经网络,来区分戴着和不戴口罩的人的图像。 CNN设法在训练集上达到98.2%的准确性,在测试集上达到97.3%的准确性。 然后,使用OpenCV实时存储此CNN的权重,以将其分类为掩码还是不掩码。 通过网络摄像头捕获视频,对帧进行预处理并将其馈送到模型中以完成此任务。 该模型有效地工作,在戴/戴面具和显示预测之间没有明显的滞后时间。 该模型能够同时预测带有或不带有蒙版的多个面部 加工 带面
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-31
    • 文件大小:87031808
    • 提供者:weixin_42138703