直肠标签支持 这是“ RectLabel用于对象检测”的支持页面。 将问题发布到我们的Github问题页面 有问题吗？ 发送电子邮件至 谢谢。 主要特点 绘制边界框，多边形，三次贝塞尔曲线和直线 用骨架绘制关键点 使用画笔和超像素工具标记像素 使用Core ML模型自动标记图像 快速设置对象，属性，热键和标签 以PASCAL VOC XML格式读写 导出为YOLO，创建ML，COCO JSON和CSV格式 导出索引颜色蒙版图像和分离的蒙版图像 屏幕截图

YOLOv5_DOTA_OBB 带有CSL_label的DOTA_OBB数据集中的YOLOv5。（定向对象检测） 数据集和预先训练的检查点 Datasets ： Pretrained Checkpoint or Demo Files ： 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 。（6666） 功能性 train.py 。火车。 detect.py检测并可视化检测结果。获取检测结果txt。 evaluation.py 。合并检测结果并将其可视化。最后评估探测器 安装 1.安装了所有requirements.txt依赖项的Python 3.8或更高版本，包括torch> = 1.7。要安装运行： $ pip install -r requirements.txt 2.安装swig $ cd \.....\yol

hwac_object_tracker FPGA加速了TinyYOLO v2对象检测神经网络，能够检测95个对象类别。 该设计在2018年旧金山设计自动化大会（ ）的系统设计竞赛中，在FPGA类别的65个团队中排名第五。 最终排名发布在 团队名单位于 该设计已部署在Xilinx PYNQ-Z1平台（ ）中 设计 该设计基于TinyYOLO v2对象检测神经网络（ ）。 我们在设计中使用了半精度浮点数（16位）。 该实施是在Verilog HDL上并使用Vivado 2017.2完成的 我们架构的区块设计如下： 将我们的IP连接到Zynq处理系统的Vivado块设计如下， 资源利用率 资源利用率 ： 功率估算： 回购组织 图片：包含测试图片，注释 其他：包含与文档相关的文件 结果：包含检测结果 hw：包含RTL源文件和vivado项目 YOLO-包含RTL源和TinyYOL

手势张量流 使用Tensorflow对象检测和Python进行实时手语检测 :snake: 安装 该项目需要 ， 和Tensorflow对象检测软件包才能正常运行。 您可以使用pip直接安装前两个（如果愿意，也可以使用conda ）： $ pip install tensorflow $ pip install opencv-python 要安装最后一个 ，您需要按照突出显示的链接中的教程进行操作。 它逐步介绍了设置软件包以及Tensorflow-GPU的过程，以便在运行时获得很多性能（强烈建议）。 此外，您需要从下载TensorFlow的预 $ cd Tensorflow $ git clone https://github.com/tensorflow/models 之后，您需要将模型配置（ pipeline.config ）从预先训练的文件夹（ ssd_mobilenet_v2_fp

修改TensorFlow 2.4及以上（或2.2，如果您使用XCenterNet标记为V1.0.0）上述tf.keras实施CenterNet对象检测在描述由兴义周，王德泉，菲利普·克雷恩布尔和TTFNet刘屠征，徐国栋，杨正，刘海峰，蔡登。有关原始实现，请参阅和。 此实现不是本文或pytorch实现的精确副本，因为我们已根据需要对其进行了修改，因此此回购协议具有一些功能： 使用tf2.2 + keras模型train_step和tf.data.dataset 使用来自tf2.3 +的tensorflow.keras.applications.efficiencynet 高效的网络和Resnet骨干网 tf.dataset的多尺度训练和扩充 添加了更强大的NMS，以获得更好的结果 无需姿势估计或3D，只需简单的物体检测 使用可变形卷积 易于在自己的数据集上进行微调，并自定义自己的图像增强，

YOLO的猫检测项目 介绍 该存储库中的项目是使用YOLO和darknet框架来训练对象检测模型。 查找训练有素的体重： : 故事 我的朋友最近有一只猫，它是德文郡（Devon Rex）。 我学习了CV算法，它是YOLO。 我很高兴看到如果我应用YOLO来检测德文郡雷克斯，将会发生什么。 首先，我从Google收集了Devon的图片数据（约150张图片），并对其进行了手动标记。 我用Darknet framork训练了模型，让我们看看我做了什么。 表中的内容 Cat_Doven_Detection.py ->检测程序 /数据 ->目标图片和视频 /测试 ->演示图片和视频 图像检测演示： 视频检测演示： 参考： labelImg： ://tzutalin.github.io/labelImg/ 暗网： : dog1.jpeg来源：https：// // /照片/棕色-

社交距离检测 您可以在此处找到包含完整算法和代码的视频：（ ） Github通常不支持大于25 Mb的文件。您可以在找到yolo权重 下载并移至yolo-coco文件夹 对于CPU： 要在您的终端中运行此代码： *打开您的终端 更改目录至您下载此代码的位置 如果尚未安装python3，请先安装python3！ 运行python3 -m venv venv创建一个名为venv的虚拟环境。 运行source venv/bin/activate激活您的环境！ 编写pip install -r requirements.txt以安装与此项目相关的python依赖项，例如opencv，numpy，scipy等。 运行命令time python social_distance_detector.py --input pedestrians.mp4 --output output.avi --display 1运行您的社交距离检测项目 运行命令的最后一行后，将弹出一个窗口，执行该文件后，将在目录中显示一个output.avi文件，如下所示： 对于GPU： 您可以在这里找到我的Googl

imgviz 图像可视化工具 | | 安装 pip install imgviz # there are optional dependencies like skimage, below installs all. pip install imgviz[all] 依存关系 枕头> = 5.3.0 PyYAML 入门 # getting_started.py import imgviz # sample data of rgb, depth, class label and instance masks data = imgviz . data . arc2017 () # colorize depth image with JET colormap depth = data [ "depth" ] depthviz = imgviz . depth2rgb ( depth , mi

暗网接口 是Darknet的接口，使您可以在自己的程序（C，C ++，Python等）中使用Darknet检测器进行一些有趣的操作（例如在PC，Raspberry PI，Nvidia TX1中使用YOLO进行对象检测）等）），方法是与“ libdarknet.so”和“ libdetector.so”链接。 演示GIF 更新 2020.07.16 Yolo_v4可用。 接口功能说明 voiddetector_init（char * cfgfile，char * weightfile） 简介：通过加载特定的网络配置和预先训练的重量文件，将探测器启动到内存中。 param [in1]：网络配置文件的路径 param [in2]：网络预训练权重文件的路径 retval：无效 float * test_detector_file（char文件名，float脱粒，float hier_thres

kitti对象评估python 在python中快速进行kitti对象检测评估（在不到10秒的时间内完成评估），支持2d / bev / 3d / aos。 ，支持可可式AP。 如果使用命令行界面，numba需要一些时间来编译jit函数。 警告：“ coco”不是官方指标。 仅“ AP（平均精度）”是。 依存关系 仅支持python 3.6+，需要numpy ， skimage ， numba ， fire和scipy 。 如果您有Anaconda，只需在anaconda中安装cudatoolkit 。 否则，请参考此为numba设置llvm和cuda。 通过conda安装： conda install -c numba cudatoolkit=x.x (8.0, 9.0, 10.0, depend on your environment) 用法 命令行界面： python