圖像分類
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在本教程中，您將學(xué)習(xí)如何使用遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以進(jìn)行圖像分類。您可以在 cs231n 上閱讀有關(guān)遷移學(xué)習(xí)的更多信息。
本文主要目的是教會你如何自己搭建分類模型，耐心看完，相信會有很大收獲。廢話不多說，直切主題…
首先們要知道深度學(xué)習(xí)大都包含了下面幾個方面：
1.加載（處理）數(shù)據(jù)
2.網(wǎng)絡(luò)搭建
3.損失函數(shù)（模型優(yōu)化）
4 模型訓(xùn)練和保存
把握好這些主要內(nèi)容和流程，基本上對分類模型就大致有了個概念。
目標(biāo)檢測
交通標(biāo)志識別
本項目是一個基于 OpenCV 的交通標(biāo)志檢測和分類系統(tǒng)，可以在視頻中實時檢測和分類交通標(biāo)志。檢測階段使用圖像處理技術(shù)，在每個視頻幀上創(chuàng)建輪廓并找出其中的所有橢圓或圓形。它們被標(biāo)記為交通標(biāo)志的候選項。
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表情識別、人臉識別
面部情緒識別（FER）是指根據(jù)面部表情識別和分類人類情緒的過程。通過分析面部特征和模式，機(jī)器可以對一個人的情緒狀態(tài)作出有根據(jù)的推斷。這個面部識別的子領(lǐng)域高度跨學(xué)科，涉及計算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)和心理學(xué)等領(lǐng)域的知識。
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疲勞檢測
瞌睡經(jīng)常發(fā)生在汽車行駛的過程中，該行為害人害己，如果有一套能識別瞌睡的系統(tǒng)，那么無疑該系統(tǒng)意義重大！
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車輛跟蹤及測距
該項目一個基于深度學(xué)習(xí)和目標(biāo)跟蹤算法的項目，主要用于實現(xiàn)視頻中的目標(biāo)檢測和跟蹤。該項目使用了 YOLOv4 目標(biāo)檢測算法和 DeepSORT 目標(biāo)跟蹤算法，以及一些輔助工具和庫，可以幫助用戶快速地在本地或者云端上實現(xiàn)視頻目標(biāo)檢測和跟蹤！
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yolov5 deepsort 行人/車輛（檢測 +計數(shù)+跟蹤+測距+測速）
- 實現(xiàn)了局域的出/入 分別計數(shù)。
- 顯示檢測類別，ID數(shù)量。
- 默認(rèn)是 南/北 方向檢測，若要檢測不同位置和方向，需要加以修改
- 可在 count_car/traffic.py 點擊運行
- 默認(rèn)檢測類別：行人、自行車、小汽車、摩托車、公交車、卡車、船。
- 檢測類別可在 objdetector.py 文件修改。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/ALiLiLiYa/article/details/131819630
目標(biāo)跟蹤
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YOLOv5是一種流行的目標(biāo)檢測算法，它是YOLO系列算法的最新版本。YOLOv5采用了一種新的架構(gòu)，可以在保持高準(zhǔn)確性的同時提高檢測速度。在本文中，我們將介紹如何使用YOLOv5_deepsort算法來進(jìn)行船舶跟蹤和測距。
車道線識別
本文主要講述項目集成：從車道線識別、測距、到追蹤，集各種流行模型于一體！
不講原理，直接上干貨！
把下文環(huán)境配置學(xué)會，受益終生！
各大項目皆適用！
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看下本項目的效果：
語義分割
MMsegmentation是一個基于PyTorch的圖像分割工具庫，它提供了多種分割算法的實現(xiàn)，包括語義分割、實例分割、輪廓分割等。MMsegmentation的目標(biāo)是提供一個易于使用、高效、靈活且可擴(kuò)展的平臺，以便開發(fā)者可以輕松地使用最先進(jìn)的分割算法進(jìn)行研究和開發(fā)。
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文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-727736.html
姿態(tài)識別
人體姿態(tài)估計是計算機(jī)視覺中的一項重要任務(wù)，具有各種應(yīng)用，例如動作識別、人機(jī)交互和監(jiān)控。近年來，基于深度學(xué)習(xí)的方法在人體姿態(tài)估計方面取得了顯著的性能。其中最流行的深度學(xué)習(xí)方法之一是YOLOv7姿態(tài)估計模型。
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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-727736.html
到了這里，關(guān)于計算機(jī)視覺實戰(zhàn)項目（圖像分類+目標(biāo)檢測+目標(biāo)跟蹤+姿態(tài)識別+車道線識別+車牌識別）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
