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几种基于深度学习的目标检测算法

目标检测

深度学习

卷积神经网络

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几种基于深度学习的目标检测算法：sppnet，rcnn,fast-faster rcnn,yolo,ssd

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干货2：基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初 2013 年提出的 R-CNN、OverFeat，到后面的 Fast/Faster R-CNN、SSD、YOLO 系列，再到 2018 年最近的 Pelee。短短不到五年时间，基

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运动目标检测算法（Matlab）

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使用matlab编写的运动目标跟踪算法，核心代码均自己手写，包括帧间差分法，ViBe算法和高斯混合建模法，并且使用了matlab GUI，可直接选择视频查看算法效果。

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sift算法目标检测

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一种运动捕捉的算法运行速度合适希望您喜欢下载

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车辆检测matlab

在matlab平台下的车辆检测系统，亲测有效，可以作为学习使用

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背景差分法多目标跟踪

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一个多目标跟踪的matlab代码，里面附有说明文档。其中背景差分法可以实现实时更新。该代码在检测与跟踪少量目标时效果很好，但是跟踪目标大于8后，效果下降很多-

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深度学习故障诊断PPT

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深度学习汽车目标检测matlab2017

目前流行的深度学习，matlab实现汽车目标检测，需要matlab版本2017

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几种常见的经典目标检测算法

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Predict-financial-recession:该项目的主要目标是根据金融公司报告中前 500 个词干的频率来预测金融衰退。应用各种学习模型后，我们可以看到，词袋预测金融衰退的准确率在90%以上。因此，两者之间确实存在相关性。此外，我们比较了不同的学习模型（带有决策树、SVM 和 KNN 的集成方法）和各种参数，通过对训练数据集的交叉验证，找到具有相对较高的平均准确率和低准确率方差的最佳模型。此外，我们还尝试了几种预处理方法（tf-idf、特征选择和基于质心的聚类）来提高学习模型的准确性。

该项目的主要目标是根据金融公司报告中前 500 个词干的频率来预测金融衰退。应用各种学习模型后，我们可以看到，词袋预测金融衰退的准确率在90%以上。因此，两者之间确实存在相关性。此外，我们比较了不同的学习模型（带有决策树、SVM 和 KNN 的集成方法）和各种参数，通过对训练数据集的交叉验证，找到具有相对较高的平均准确率和低准确率方差的最佳模型。此外，我们还尝试了几种预处理方法（tf-id

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timbl:TiMBL实现了几种基于内存的学习算法

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YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体其中，摔倒识别是一种常见的应用场景，可以用于监控老

YOLOv5是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于检测图像或视频中的物体。其中，摔倒识别是一种常见的应用场景，可以用于监控老人、儿童等人群的安全。在YOLOv5中，摔倒识别可以通过训练一个深度神经网络来实现。首先，我们需要准备一个摔倒数据集，包含摔倒和非摔倒的样本。然后，我们可以使用YOLOv5的训练脚本来训练一个摔倒检测模型。训练完成后，我们可以使用YOLOv5的推理脚本来对图像或视

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基于深度学习opencv+python的实时目标检测完整源码+说明（word2vec文本分类+验证码识别+人脸识别）.zip

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一阶动目标检测滤除杂波，该函数可以直接传入需要进行检测的数据矩阵，在快时间方向上进行处理

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基于深度学习的多尺度目标检测方法综述.doc

课程综述论文，内容主要来源于发表于软件学报上的《多尺度目标检测的深度学习研究综述》，选取了部分内容，并附上参考文献首页截图。

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基于深度学习的目标检测框架介绍.ppt

【基于深度学习的目标检测框架介绍】目标检测是计算机视觉领域中的一个重要任务，它结合了图像分类和物体定位的功能。与传统的深度学习算法主要关注单一类别识别不同，目标检测旨在识别图像中的多个对象并精确地...

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随着深度学习技术的兴起，目标检测算法取得了重大的突破，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用使得目标检测算法性能大为提升。目标检测算法根据其检测过程的不同，主要可以分为基于区域提取的两阶段目标检测架构和...

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基于深度学习的目标检测研究进展.pdf

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基于深度学习的目标检测方法主要有以下几种：R-CNN系列和YOLO系列。 R-CNN系列包括R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN和Faster R-CNN。它们共同的特点是结合了候选区域生成算法与CNN进行目标检测。候选区域生成算法如...

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基于深度学习的水位线检测算法可以为河道、湖泊等开放水域的水位监控提供一种自动化、智能化、非接触式的解决方案。该算法可以在恶劣环境下进行水位检测，并且可以对河道、湖泊等开放水域进行全天候非接触式水位连续...

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基于深度学习的目标检测算法已经在过去几年取得了巨大的进展。two-stage方法如R-CNN系列在准确性方面表现出色，但计算成本较高；而one-stage方法如YOLO和SSD则更加注重实时性和计算效率，适用于实际应用中的实时检测...

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目标检测最强算法YOLOv4 源码（source：GitHub）

如果Github下载较慢的话，可以使用这个文件，原github地址： ghttps://github.com/AlexeyAB/darknet

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基于BING算法的目标检测算法的快速实现介绍及代码

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[源码]物体实时检测 [注释详尽] Object Detection OpenCv for Android

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该解压包内包含实例工程以及一个readme文档，内有详尽的代码注释。本人在2013.11.10写的，亲测可行。若有问题请发邮件至：[email protected]，欢迎讨论。本app将http://docs.opencv.org/doc/tutorials/imgproc/histograms/template_matching/template_matching.html中的templat

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运动目标常用检测算法文章（English Version）

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主要针对近10几年来，常见的运动目标检测算法中比较有代表性的文章收集，如GMM，PDF，Codebook,SOBS,SACAN、W4, VIBE等。

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超声波测距模块HC-SR04详解（基于51单片机）

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本篇文章包含超声波测距模块HC-SR04的基本介绍与基本工作原理以及分别通过LCD1602、数码管和串口显示距离的实例讲解与代码，代码使用模块化编辑。

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SPP Net

1. 结合空间金字塔方法实现 CNNs 的多尺

度输入

一般 CNNs 后接 full-connect layer 或者 classier ，它们都需要固定的

输入尺寸。因此不得不对输入数据进行 crop 或 warp ，这些预处理会造

成数据的丢失或几何学上的失真。 SPP Net 的第一个贡献是将空间金字

塔的思想加入到 CNNs 中，实现了数据的多尺度输入。

Spatial Pyramid Pooling

Layer （ SPP ）

如图，在卷基层和全连接层之间加入 SPP layer 。此时网络的输入可以是

任意尺寸，在 SPP layer 中每一个 pooling 的 lter 会根据输入调整大小，

而 SPP 的输出尺寸始终是固定的。

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