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机器学习、深度学习

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快速目标检测--YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers

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YOLO-LITE: A Real-Time Object Detection Algorithm Optimized for Non-GPU Computers https://github.com/reu2018DL/YOLO-LITE https://github.com/Stinky-Tofu/Stronger-yolo

2019-07-01

5690

相机标定相关代码

github git 开源 https http

Deltille Grids for Geometric Camera Calibration ICCV2017 指出 Deltille Grid 三角形标定板比棋盘格标定板标定精度要高 https://github.com/deltille

2019-05-29

8780

有开源代码的文献

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版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/53261053

2019-05-29

1.1K0

人脸对齐--Face Alignment at 3000 FPS via Regressing Local Binary Features

https 网络安全 github git 开源

版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/zhangjunhit/article/details/78961729

2019-05-28

1.2K0

Image Stitching 代码

https 网络安全 github git 开源

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2019-05-28

1.6K0

Caffe 中的卷积--权宜之计

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Caffe 中的卷积中的效果不是很好，经常被人所诟病。首先来看看作者本人是怎么回答这个问题的。 https://github.com/Yangqing/caffe/wiki/Convolution-in-Caffe:-a-memo

2019-05-26

4210

实时语义分割

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ICNet for Real-Time Semantic Segmentation on High-Resolution Images https://hszhao.github.io/projects/icnet/ https://github.com/hszhao/ICNet

2019-05-26

1K0

github https git 开源网络安全

SegNet: A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image Segmentation PAMI 2017 http://mi.eng.cam.ac.uk/projects/segnet/

2019-05-26

6370

手机CNN网络模型

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MobileNets: Efficient Convolutional Neural Networks for Mobile Vision Applications

2019-05-26

1.1K0

膨胀卷积--Multi-scale context aggregation by dilated convolutions

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Multi-scale context aggregation by dilated convolutions ICLR 2016

2019-05-26

1.4K0

图像拼接--Seam Carving for Content-Aware Image Resizing

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Seam Carving for Content-Aware Image Resizing 智能图像缩放 ACM Transactions on graphics (TOG). Vol. 26. No. 3. ACM, 2007 https://github.com/danasilver/seam-carving https://github.com/vivianhylee/seam-carving

2019-05-26

1.1K0

三值网络--Trained Ternary Quantization

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Trained Ternary Quantization ICLR 2017 https://github.com/TropComplique/trained-ternary-quantization pytorch https://github.com/buaabai/Ternary-Weights-Network pytorch

2019-05-26

1.4K0

多目标检测跟踪文献代码汇总

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本文对多目标检测跟踪进行了研究，介绍了一种基于深度学习的多目标检测跟踪方法，该方法可以同时检测多个目标并跟踪它们的运动轨迹。文章还介绍了一些基准测试数据库，用于评估跟踪算法的性能，并提供了50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果的评估结果。

2018-01-03

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