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可以看到，原始检测结果中，处于房子阴影部分的车辆，以及被树枝遮挡的车辆并无法被检测出来；而经过SAHI处理之后，这部分也能够被检测出来，说明SAHI确实是有效的算法。
这个 5 点面部标志检测器可以被认为是最初与 dlib 库一起分发的 68 点标志检测器的替代品。 在讨论了两个面部标志检测器之间的差异后，我提供了一个应用 5 点版本来检测我面部的眼睛和鼻子区域的示例脚本。
https://github.com/adichaloo/EdgeNet https://github.com/Ranchentx/EFGRNet 这个很大：80多ms https://github.com/ruinmessi
RetinaFace(人脸检测/PyTorch） RetinaFace是一个强大的单阶段人脸检测模型，它利用联合监督和自我监督的多任务学习，在各种人脸尺度上执行像素方面的人脸定位。
约束限制：目前支持检测视频文件，或视频的Base64编码，不支持直接检测视频流，需要用户客户端自己获取视频流并保存成文件，然后调用**检测接口。视频文件大小不超过8MB，建议客户端压缩到200KB~2MB。application/json请求的body中，请使用标准Json格式。
以如faster RCNN的以下检测数据：检测精度（mAP 59.9% 和 73.2%）42.1% 的 mAP@0.5 和 21.5% 的 mAP@[.5, .95]在学术研究中，不同的数据集和任务有不同的标准。
一、获取代码方式 获取代码方式1： 完整代码已上传我的资源：【笔检测】基于matlab模板匹配+PCA笔检测
③ 弊端 : 只能检测已知攻击 , 不能检测未知攻击 ; 五、基于异常的入侵检测系统 基于异常的入侵检测系统 : ① 正常规律 : 观察 正常的网络流量 , 学习其 规律 ; ② 异常规律 : 当检测到某种 异常规律 时 , 认为发生了入侵
针对每个人，它会尝试检测出person、face和mask三个检测框，检测规则是： （1）如果mask检测框位于face检测框的重合度大于一个阈值，就判断已佩戴口罩； （2）如果mask检测框位于face检测框的重合度小于这个阈值或者没有检测到mask检测框，就判断没有佩戴口罩；
交互流程智能甲醛检测-开源基础软件社区 实物简介智能甲醛检测-开源基础软件社区我们使用小熊派bearpi_hm_nano开发底板+ SGP30传感器拓展板来模拟智能甲醛检测设备。
使用 OpenCV 和深度学习进行人脸检测 今天的博文分为三个部分。 在第一部分中，我们将讨论更准确的 OpenCV 人脸检测器的起源以及它们在 OpenCV 库中的位置。 然后我将演示如何使用 OpenCV 和深度学习在图像中执行人脸检测。
FRS的动作活体检测，检测为活体的话，会针对每一个action输出对应的confidence，但如果检测失败，只会返回false。该怎么查看false时对应action的confidence呢？或者如何设定confidence的分界值，确定怎样才检测为活体呢？
最终的结果是一个面部标记检测器，可用于实时检测具有高质量预测的面部标记。 dlib的面部标记检测器 dlib库中预先训练的面部标记检测器用于估计映射到面部结构的68（x，y）坐标的位置。
应用列表检测 这里的应用列表检测不是指简单的遍历应用列表判断是不是安装了多开App，我们并不阻止用户安装多开App并多开其他App，我们只是不希望用户多开我们自己的App，因此不能检测到用户安装了多开App就把他干掉。
预置算法训练出的目标检测模型转换后，预测结果显示"null"
url_long=http://www.baidu.com接口说明 ：www.baidu.com 换成 需要检测的域名链接就可以了，这里被检测的对象可以是域名，也可以是链接，或者说是带参数的链接也可以的！
算法的烟雾检测流程如图1所示。 图1 烟雾检测流程 该算法整体流程共包含4个模块： (1）预处理 利用中值滤波去除原始视频中的噪声，为提高特征提取效果做准备。 (2）疑似烟雾确定 使用以面积比率为阈值的动态多帧差法获取疑似烟雾。
💖OpenCV中的特征检测与描述 —— 理解特征 + 哈里斯角检测 + Shi-Tomas拐角检测器 🌎上一节我们介绍了OpenCV中霍夫线/圈变换的原理和应用、使用分水岭算法实现图像分割和使用GrabCut算法实现交互式前景提取，这一部分我们就正式进入了下一个专题——特征检测与描述
目录 ABCNetv1 & ABCNetv2 数据部分 ABCNetv1 & ABCNetv2 有预训练，123m，16帧。 GitHub - aim-uofa/AdelaiDet: AdelaiDet
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