项目描述训练平台: AI studio+Google Colab 技术实现: YOLOv4,DeepSort,Counting主要负责:训练集选用 Pascal VOC 数据集,2007 版本提取行人车辆作为行人车辆检测的数据集;AI studio 平台训练行人车辆的目标检测权重文件,使用 k-Means 算法调整 anchor 的大小,使目标检测更为准确Google colab 平台通过引入 deepsort 算法和counting 算法的代码将训练好的权重文件转换成用于目标跟踪的yolo.h5 文件将相关文件移植到 Jetson Nano 嵌入式平台上,可用于统计客流量和在自动驾驶领域有很大的实用意义声明:本文仅代表作者观点,不代表本站立场。如果侵犯到您的合法权益,请联系我们删除侵权资源!如果遇到资源链接失效,请您通过评论或工单的方式通知管理员。未经允许,不得转载,本站所有资源文章禁止商业使用运营!

下载安装【程序员客栈】APP
实时对接需求、及时收发消息、丰富的开放项目需求、随时随地查看项目状态
评论