Com base na detecção de alvo humano e carro YOLOv3 modelo framboesa Pi (b) - Code World

Com base na detecção de alvo humano e carro YOLOv3 modelo framboesa Pi (b)

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Com base na detecção de alvo humano e carro YOLOv3 modelo framboesa Pi (b)

[Detecção de alvo] O modelo YOLOv5 treina seu próprio conjunto de dados - YOLOv5 implementa detecção de animais (detecção e reconhecimento de animais, vacas e cavalos com base na estrutura pytorch)

O openvino: yolov3 é convertido em um modelo tenserflow e, em seguida, em um modelo openvino, e acelerado com um stick de computação neural por uma geração. Posteriormente, o yolo3 prequel foi implementado na plataforma Raspberry Pi 3b + plus NCS.

configuração framboesa Pi de 3B + baseada Raspbian

Yolov8_obb (perda prob) com base na detecção de alvo do quadro rotativo anchor_free

Com base na GUI do sistema de algoritmo de detecção de alvos de aprendizado profundo do Matlab, detecção de alvo único e vários alvos

Demonstração de detecção de alvo com base no modelo MobileNetSSD_deploy

Com base na detecção de tensão STM32 e detecção de corrente

Detecção Human Target Baseado em modelos de carros Raspberry Pi e YOLOv3 (quatro)

Pi framboesa 3B + instalação do sistema Raspbian

Detecção de alvo em tempo real: aplicativo de câmera baseado em YOLOv3 e OpenCV

Detecção de defeitos/trincas nos trilhos com base em yolov3

YOLOV8 constrói um sistema de detecção de alvo do zero (uma leitura obrigatória para modificar a estrutura do modelo) e vem com um conjunto de dados de detecção de defeitos industriais

Inicie o treinamento, verificação e teste de detecção de alvo do modelo yolov8 a partir de 0

Yolov5 cria um conjunto de dados e treina o modelo de detecção de alvo

[openCV] Esquema de inspeção de linha de carro inteligente V3 com base na linha central ajustada

Detecção de alvo de imagem de sensoriamento remoto com base em yolov5 (NWPU VHR-10)

Detecção Human Target Baseado em modelos de carros Raspberry Pi e YOLOv3 (três)

Use Python para controlar o carro com o teclado e use python para controlar o carro através do Raspberry Pi GPIO (carro de controle Raspberry Pi, carro de controle Raspberry Pi + Python + LN298)

Implemente treinamento de dados personalizados com base na detecção de defeitos YOLOv8-PCB

Use yolov5 para detecção de alvo e corte o alvo detectado

Análise do algoritmo YOLOv3 para detecção de alvo

Treine seu próprio conjunto de dados com base na estrutura darknet + yolov3

Implemente o modelo de detecção de alvo YOLOv8 no LabVIEW baseado no OpenVINOTM2023

Notas de estudo do TensorRT -- implantação de YoloV3, YoloV5 e YoloV8 com base no TensorRT

Método intencionalista de tomada de decisão com vários atributos nebulosos e aplicação de matlab com base na teoria de primeiro plano e na decisão do alvo cinza

Raspberry Pi portado Yolov5 para alcançar a detecção de alvo

Teste Qt + OpenCV4.4 modelo de detecção de alvo YOLOV4 no Ubuntu

Win10 baseado na detecção de alvo YOLOv5 do PyTorch

Java implementa o modelo produtor-consumidor com base na classe ReentrantLock e na interface Condition

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