• 2024-10-19Deepsort算法详解
    多目标跟踪的主要步骤:获取原视频帧利用目标检测器对视频帧中的目标进行检测将检测到的目标的框中的特征提取出来,该特征包括表观特征(方便特征对比避免IDswitch)和运动特征(运动特征方便卡尔曼滤波对其进行预测)表观特征与运动特征:表观特征:描述目标的外观信息,通常包括颜色、纹
  • 2024-10-18《OpenCV计算机视觉》—— 年龄与性别预测
    结合以下链接中的文章有助于理解此篇案例:OpenCV中的cnn模块https://blog.csdn.net/weixin_73504499/article/details/142965441?spm=1001.2014.3001.5501此案例是通过使用OpenCV中的cnn模块来调用别人已经训练好的深度学习模型,此篇案例中用到了人脸检测模型、年龄预测
  • 2024-09-29基于OpenCV的实时年龄与性别识别(支持CPU和GPU)
    关于深度实战社区我们是一个深度学习领域的独立工作室。团队成员有:中科大硕士、纽约大学硕士、浙江大学硕士、华东理工博士等,曾在腾讯、百度、德勤等担任算法工程师/产品经理。全网20多万+粉丝,拥有2篇国家级人工智能发明专利。社区特色:深度实战算法创新获取全部完整项目
  • 2024-08-27OpenVino快速落地部署教程
    OpenVino快速落地部署教程        Openvino是由Intel开发的专门用于优化和部署人工智能推理的半开源的工具包,主要用于对深度推理做优化。本教程适用于Yolov5-7.0,直接跑Yolov5为6FPS,使用OpenVino后为30FPS,未来将会出一系列其他模型(Paddle等)的OpenVino部署教程,测试平台——
  • 2024-06-08实战 | YOLOv10 自定义数据集训练实现车牌检测 (数据集+训练+预测 保姆级教程)
    导读    本文主要介绍如何使用YOLOv10在自定义数据集训练实现车牌检测(数据集+训练+预测保姆级教程)。  YOLOv10简介  YOLOv10是清华大学研究人员在UltralyticsPython包的基础上,引入了一种新的实时目标检测方法,解决了YOLO以前版本在后处理和模型架构方面的不足