/ObjectDetect

用于本科毕业时涉及深度学习、机器学习的毕业设计,可以检测任何你想检测的东西,只需要准备好图片数据集,就可以训练自己的目标检测模型,任何一台电脑都可以使用,可以通过摄像头动态使用,也可以检测单张图片,也可以检测一整个视频内容,同时,联系作者支持定制。

Primary LanguageJupyter NotebookMIT LicenseMIT

计算机毕业设计---基于区域卷积神经网络的目标检测模型

  1. 目前机器学习的替代者深度学习(卷积神经网络)发展迅速,在当下,无论是人脸识别,还是工业上的产品流水线检测,都逃脱不开目标检测的模型的应用,设计一个基于目标检测算法的xxx检测系统,用于本科毕业论文可以说是非常合适的,这篇github记录的就是一篇本科毕业设计所用到的模型算法,训练这个代码(在RTX4090上大概只需要8个小时),你只需要提供你想检测的物品(任何你想检测的物品),都可以得到一个目标检测模型,调用该模型即可实现对电脑自动识别目标的目的,如果你有摄像头,你可以通过训练得到的模型去调用摄像头,通过摄像头动态监测(比如说监测是否有人经过或者是是不是有狗或者猫咪路过,也可以去检测单张图片,也可以把一段.mp4结尾的视频丢给模型。这个模型会给你返回用框框标记好的图片或者是视频)
  2. 训练上述代码,你需要拥有一块独立显卡(我非常不建议你使用没有显卡的电脑【即通过CPU训练】,因为CPU训练神经网络的速度只有显卡的1/100,在RTX4090下需要8小时,那通过CPU你估计要训练一两周)
  3. 作者目前985计算机硕士在读,研究方向就是人工智能,我可以帮忙训练模型,并提供给你源代码和训练后的模型并教给你怎么使用,或提供远程部署服务,你只需要告诉我你的需求并提供给我图片数据集即可,我的收费很低,帮忙定制训练一个你想要的模型只需要RMB 100元
  4. 最后再打个广告,人工智能领域,尤其是计算机视觉(Computer vision,CV)方向的毕业设计,只要你想得出,没有我做不出的

作者联系方式:

  • VX:Accddvva
  • QQ:1144968929

训练好的模型展示!

  • 以下的所有图片,是我在公开的上千万张图的数据集中训练了19个小时的模型,目的只是为了展示效果

相册里一张和朋友们的照片(每个锚框代表是一种类别的物品)PS:如果你看不到下面的图片,那是因为你的电脑没有开VPN

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前两天在一家西餐厅随手拍的一张照片

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滑雪场合照

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girl!(如果你想根据人脸识别具体是谁,只需要在训练集中把这个人的名字标记上去就可以实现)

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模型检测用在视频上----记录同学的第一次台球体验(可以看到,视频的的每一帧都被模型添加了检测)

调用模型的时候控制台(CMD)的输出

  • 可以看到图片最上方红框所示目前调用的显卡是NVIDIA GeForce RTX4090 24G,这并不意味着没有显卡就不行,只是说有显卡可能一张图片只需要0点几毫秒,但如果通过CPU训练大概每张图需要15毫秒左右
  • 红框是图片检测过程的控制台输出

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作者联系方式:

  • VX:Accddvva
  • QQ:1144968929