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车辆检测型号识别,准确率接近90%

车辆检测型号识别广泛应用于物业,交通等的管理场景中。通过在停车场出入口,路口,高速卡口等位置采集的图片数据,对车辆的数量型号等进行识别,可以以较高的效率对车型,数量信息等进行采集。...本项目中,将实现一个车辆检测的工业级系统。...需要利用tensorflow提供的slim图片分类框架和物体检测框架实现一个可以对任意图片进行车辆检测的系统 评价标准 系统要求能检测任意图片并给出合理的输出,需要给出合理的评价指标,例如map等。...从任意图片网站上,随机下载一张有汽车在内的图片,送入系统进行检测。可以输出并显示图片中车辆的位置和型号等信息。没有车辆的图片可以给出没有检测到的提示。 本项目用到一个车辆分类的数据集。...显示检测结果 搭建一个web系统,在web页上显示结果 搭建一个native程序,使用pyqt等GUI框架搭建GUI界面 训练数据集为分类数据,在1080Ti显卡上,以inceptionv4网络,0.001

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    基于手机系统的实时目标检测

    然后,提出了一种实时物体检测系统,它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector(SSD)方法相结合,并优化架构以实现快速速度。...提出的检测系统名为Pelee,在PASCAL VOC2007上达到76.4%mAP(平均精度),在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP,iPhone 6s上的速度为17.1 FPS,iPhone...主要措施如下: Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络,为了减少计算成本,没使用38×38 的特征图。...对于每一个用于检测的特征图,在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示: PeleeNet 架构 整个网络由一个stem block和四个特征提取器组成...Dogs数据集上的结果 表4 在ImageNet ILSVRC 2012数据集上的结果 表5 不同设计选择对性能的影响 表6 在VOC 2007数据集上的结果 表7 在不同硬件上的结果 PeleeNet 在手机上实验效果图

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    基于手机系统的实时目标检测

    然后,提出了一种实时物体检测系统,它将PeleeNet与Single Shot MultiBox Detector(SSD)方法相结合,并优化架构以实现快速速度。...提出的检测系统名为Pelee,在PASCAL VOC2007上达到76.4%mAP(平均精度),在MSCOCO数据集上达到22.4% mAP,iPhone 6s上的速度为17.1 FPS,iPhone...主要措施如下: Feature Map Selection 以不同于原始SSD的方式构建目标检测网络,为了减少计算成本,没使用38×38 的特征图。...对于每一个用于检测的特征图,在实施预测之前构建了一个残差(He et al. 2016)块,ResBlock 的结构如下图所示: 2 PeleeNet架构 整个网络由一个stem block和四个特征提取器组成...数据集上的结果 表4 在ImageNet ILSVRC 2012数据集上的结果 表5 不同设计选择对性能的影响 表6 在VOC 2007数据集上的结果 表7 在不同硬件上的结果 PeleeNet 在手机上实验效果图

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    Js检测数据类型

    无效 总结 对于基本数据类型, 除了null其他都会返回正常的结果 对于引用数据类型,除了function其他都会返回object 对于null,会返回object,历史遗留问题,也是bug,原因在于JS...A是不是B的实例,表达式是A instance B,返回的是boolean,instanceof检测的是原型,所以他的检测方式是,查看A的prototype是否出现在B的__proto__ 上,也可以理解为...,如果我们要对其检测,需要通过new方式,就可以了。...let str = new String('我是字符串') console.log(str instanceof String) //true 检测引用数据的类型全部正确,所以一般来讲这个方法我们是用于检测引用数据类型的...需要注意的是 检测类型的返回值并不是直接可以使用 是这种格式的[object Array],需要自己进行处理,后面的就是我们的格式 封装 日常开发中,最为准确的就是第三中方法,所以,这里我们来封装一个检测数据类型的方法

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