包含
"yolov3.cfg"是模型的架构
"yolov3.weights"是预训练权重！
不含TensorFlow和Pytorch，使用的OpenCV，非常方便，只有一个py文件，代码非常少，支持图片、视频、摄像头！非常好用！
2022-11-22 15:05:40
219.87MB
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基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，即插即用。
使用说明
下载models里的超分模型
使用下列代码超分靶标用的图像
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径
sr.setModel('edsr', 2) # 设定算法和放大比例 当前提供基于edsr的超分模型，提供 ESPCN、FSRCNN、LapSRN 等模型
img_sr = sr.upsample(img) # 放大图像
继续靶标识别程序
基于深度学习图像超分的环形靶标稳定检测方法.zip一种基于深度学习图像超分技术可以提升环形靶标识别与定位精度的方法，即插即用。
使用说明
下载models里的超分模型
使用下列代码超分靶标用的图像
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()
sr.readModel(keypoints) # 读取模型权重文件的路径
sr.setModel
2022-11-22 13:26:48
28.99MB