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搜索资源列表

  1. pytorch-mask-rcnn-源码

  2. pytorch-mask-rcnn

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：531456
    • 提供者：weixin_42131785

  1. multi_robot_perception:Ma论文usyd-源码

  2. 概括 AMME学院（美国）的本科论文项目 在构建更高级别的抽象SLAM映射以帮助任务计划和基于语义的推理之前，请使用RGB摄像头对视觉动态SLAM管道的实时/实验性使用进行调查。 要求 ROS 1（旋律） PyTorch（版本：1.4.0） GPU（至少5MB内存） 至少12 GB RAM OpenCV Contrib（这是运行VDO-SLAM所必需的）。 ROS本身不是Contrib软件包随附的，因此您需要单独安装它。 我使用apt从计算机上清除了OpenCV，并从源代码安装了Open

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：304087040
    • 提供者：weixin_42149153

  1. Python-深度学习-物体检测实战.rar

  2. 分享课程——Python-深度学习-物体检测实战；计算机视觉-物体检测-通用解决框架Mask-Rcnn实战课程旨在帮助同学们快速掌握物体检测领域当下主流解决方案与网络框架构建原理，基于开源项目解读其应用领域与使用方法。 通过debug方式，详细解读项目中每一模块核心源码，从代码角度理解网络实现方法与建模流程。为了方便同学们能将项目应用到自己的数据与任务中，实例演示如何针对自己的数据集制作标签与代码调整方法，全程实战操作，通俗讲解其中复杂的网络架构。 章节1 物体检测框架-MaskRcnn项目介

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：704
    • 提供者：huhuge88

  1. maskrcnn_pytorch：maskrcnn pytorch实现-源码

  2. Mask RCNN：Pytorch实现 使用Pytorch框架屏蔽RCNN实现。 banchmark： : 要求 Python> = 3.6。 PyTorch> = 1.5，并且Torchvision与PyTorch安装匹配。 执照 该存储库是根据MIT许可发布的。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42165018

  1. mmdetection-multigpu火车-源码

  2. MM检测 新闻：我们在上发布了技术报告。 介绍 master分支适用于PyTorch 1.1或更高版本。 mmdetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 这是香港开发的开放式mmlab项目的一部分。 主要特点 模块化设计 我们将检测框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松构建定制的对象检测框架。 开箱即用的多种框架支持 该工具箱直接支持流行和现代的检测框架，例如Faster RCNN，Mask RCNN，RetinaNet等。 高效率 现在，所有基本的bbox

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42122432

  1. mmdetection：OpenMMLab检测工具箱和基准-源码

  2. 新闻：我们在上发布了技术报告。 文档： : 介绍 MMDetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 这是香港开发的OpenMMLab项目的一部分。 master分支与PyTorch 1.3到1.6一起使用。 旧的v1.x分支可与PyTorch 1.1至1.4一起使用，但强烈建议您使用v2.0，以实现更快的速度，更高的性能，更好的设计和更友好的用法。 主要特点 模块化设计 我们将检测框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松构建定制的对象检测框架。 开箱即用的多

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42151036

  1. mmdetection源码注释

  2. 商汤科技（2018 COCO 目标检测挑战赛冠军）和香港中文大学最近开源了一个基于Pytorch实现的深度学习目标检测工具箱mmdetection，支持Faster-RCNN，Mask-RCNN，Fast-RCNN等主流的目标检测框架，后续会加入Cascade-RCNN以及其他一系列目标检测框架。 相比于Facebook开源的Detectron框架，作者声称mmdetection有三点优势：performance稍高、训练速度稍快、所需显存稍小

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2021-01-17
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：bruce__ray

  1. DiscoBox-源码

  2. 新闻：我们在上发布了技术报告。 文档： ： 介绍 English | MMDetection是基于PyTorch的开源对象检测工具箱。 它是项目的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 旧的v1.x分支可与PyTorch 1.1至1.4一起使用，但强烈建议使用v2.0，以实现更快的速度，更高的性能，更好的设计和更友好的用法。 主要特点 模块化设计 我们将检测框架分解为不同的组件，并且可以通过组合不同的模块轻松构建自定义的对象检测框架。 开箱即用的多种框架支持

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-28
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42151305