基于基础网络MobileNet的SSD框架
采用Android实现目标检测
采用NCNN框架加速
2021-03-31 15:00:25
55.9MB
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github中的带mobilenet的darknet框架都是基于yolov2,不能使用yolov3模型，这是根据yolov3改的
2021-03-04 21:27:39
55.26MB
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ssd_mobilenet_v1_coco
https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md
2021-02-23 22:34:09
73MB
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GameAssist是一个AI游戏助手，结合OpenCv，OpenCvSharp4，ssd_mobilenet_v3等技术，对游戏对象进行识别，支持自动对准/自动开枪等功能，提升玩家的游戏体验；
重要的事情说三遍：这个工具和普通游戏外挂不同！不同！不同！普通游戏外挂：通过需改游戏执行代码/修改游戏内存数据/拦截游戏网络通讯等手段，破坏游戏进程，达到提升目的，这些手段是违法的。 GameAssist：使用AI技术进行屏幕检测，原理是用人工智能技术来玩游戏，不使用任何破坏游戏进程的手段。一，技术栈说明： 1，图像处理框架：使用OpenCv进行图像封装及AI对象识别；使用OpenCvSharp4封装库，将OpenCv发布C＃开发运行环境；使用windwos gdi32的Bitmap的图形类的CopyFromScreen，获取屏幕上方作为输入图像； 2，AI模型选择：使用OpenCv的DNN网络模
2021-02-20 12:03:45
20.88MB
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mobilenet_ssd 网络VOC数据集的预训练权重文件。可用于迁移学习或其他用途。
2021-01-28 04:57:48
31.11MB
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采用mobilenet_v1替换原作者采用的resnet50，对于coco2014数据集进行重新训练,迭代了160k次，最终得到的模型模型大小为93m,原模型270多m，同时运算速度大大的提升了，感兴趣的同学可以去下载一下，不用gpu,可以直接在配置好环境的CPU就可以跑起来！
2020-01-03 11:20:52
92.76MB
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