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车辆和行人检测
是关于行人和车辆检测的matlab程序,还有一些是OPEN-cv的程序。
2021-03-23 20:23:06
4KB
matlab程序
1
Python进行人脸识别用到的data.rar
Python进行人脸识别用到的data.rar
2021-03-20 22:06:21
114KB
python
人脸识别
1
跨模态行人重识别数据集
跨模态行人重识别数据集 Nguyen Dat Tien, Hong Hyung Gil, Kim Ki Wan, et al. Person Recognition System Based on a Combination of Body Images from Visible Light and Thermal Cameras.. 2017, 17(3)
2021-03-19 16:17:36
111.33MB
ReID
跨模态
RGB
IR
1
Python基于Yolo和Opencv的行人检测 行人跟踪
1 安装 anaconda+python3.8(已下载好,在环境压缩包里) https://www.anaconda.com/products/individual/get-started-commercial-edition-1
2021-03-18 19:57:08
314B
机器学习
深度学习
行人跟踪
目标检测
1
MIT行人检测数据集(史上最全)
麻省理工学院(MIT)行人数据集,最早的行人数据集之一,一共924张图片,其原始图片格式为PPM,此文件为转换后的JPG格式图片。目前MIT数据集已经不支持下载,你可以在这得到,该数据集包含png和jpg两种格式,完全满足你的要求
2021-03-17 11:12:08
21.43MB
行人检测
史上最全
数据集
JPG PPM
1
Python-Pytorch实现深度行人重新识别方法
Pytorch实现深度行人重新识别方法
2021-03-14 17:22:38
359KB
Python开发-机器学习
1
行人再识别数据集RegDB数据集
用于行人再识别的RegDB数据集
2021-03-13 22:19:40
111.33MB
数据仓库
1
利用AdaBoost学习算法进行多尺度行人检测
行人检测在视觉监控,驾驶员辅助系统中具有广泛的应用。 它在计算机视觉和模式识别中也非常重要。 在我们的研究中,我们提出了行人检测的多尺度方案。 行人检测方案包括构建强分类器和多尺度检测的两个步骤。 强分类器是弱分类器的集合,是通过使用基于类似Harr特征的AdaBoost学习算法构建的。 然后,采用强分类器对多尺度图像中的行人进行检测,并对检测结果进行合并。 在我们的实验中,提出的多尺度检测方案在灵敏度达到89.3%的情况下每张图像报告了0.35个假阳性。 这表明行人检测的多尺度方案实现了高性能。
2021-03-12 09:08:05
449KB
Haar-like
features;
AdaBoost
learning
1
osnet_ain_x1_0_msmt17_256x128_amsgrad
osnet_ain_x1_0_msmt17_256x128_amsgrad
2021-03-11 16:12:05
16.49MB
行人重识别模型
1
ctdet_coco_dla_2x.pth
github停止下载了关于CenterNet的基础训练模型
2021-03-11 11:01:53
74B
行人检测
1
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