在好例子网,分享、交流、成长!
您当前所在位置:首页Python 开发实例Python语言基础 → 目标物体轮廓检测

目标物体轮廓检测

Python语言基础

下载此实例
  • 开发语言:Python
  • 实例大小:2.00M
  • 下载次数:19
  • 浏览次数:148
  • 发布时间:2022-04-29
  • 实例类别:Python语言基础
  • 发 布 人:ssbao
  • 文件格式:.zip
  • 所需积分:2
 相关标签: 检测 轮廓检测 深度学习

实例介绍

【实例简介】目标物体轮廓检测

【实例截图】

from clipboard

【核心代码】

.
├── CED-master
│   ├── CMakeLists.txt
│   ├── LICENSE
│   ├── Makefile
│   ├── Makefile.config.example
│   ├── README.md
│   ├── caffe.cloc
│   ├── cmake
│   │   ├── ConfigGen.cmake
│   │   ├── Cuda.cmake
│   │   ├── Dependencies.cmake
│   │   ├── External
│   │   │   ├── gflags.cmake
│   │   │   └── glog.cmake
│   │   ├── Misc.cmake
│   │   ├── Modules
│   │   │   ├── FindAtlas.cmake
│   │   │   ├── FindGFlags.cmake
│   │   │   ├── FindGlog.cmake
│   │   │   ├── FindLAPACK.cmake
│   │   │   ├── FindLMDB.cmake
│   │   │   ├── FindLevelDB.cmake
│   │   │   ├── FindMKL.cmake
│   │   │   ├── FindMatlabMex.cmake
│   │   │   ├── FindNumPy.cmake
│   │   │   ├── FindOpenBLAS.cmake
│   │   │   ├── FindSnappy.cmake
│   │   │   └── FindvecLib.cmake
│   │   ├── ProtoBuf.cmake
│   │   ├── Summary.cmake
│   │   ├── Targets.cmake
│   │   ├── Templates
│   │   │   ├── CaffeConfig.cmake.in
│   │   │   ├── CaffeConfigVersion.cmake.in
│   │   │   └── caffe_config.h.in
│   │   ├── Utils.cmake
│   │   └── lint.cmake
│   ├── docs
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── CNAME
│   │   ├── README.md
│   │   ├── _config.yml
│   │   ├── _layouts
│   │   │   └── default.html
│   │   ├── development.md
│   │   ├── images
│   │   │   ├── GitHub-Mark-64px.png
│   │   │   └── caffeine-icon.png
│   │   ├── index.md
│   │   ├── install_apt.md
│   │   ├── install_osx.md
│   │   ├── install_yum.md
│   │   ├── installation.md
│   │   ├── model_zoo.md
│   │   ├── performance_hardware.md
│   │   ├── stylesheets
│   │   │   ├── pygment_trac.css
│   │   │   ├── reset.css
│   │   │   └── styles.css
│   │   └── tutorial
│   │       ├── convolution.md
│   │       ├── data.md
│   │       ├── fig
│   │       │   ├── backward.jpg
│   │       │   ├── forward.jpg
│   │       │   ├── forward_backward.png
│   │       │   ├── layer.jpg
│   │       │   └── logreg.jpg
│   │       ├── forward_backward.md
│   │       ├── index.md
│   │       ├── interfaces.md
│   │       ├── layers.md
│   │       ├── loss.md
│   │       ├── net_layer_blob.md
│   │       └── solver.md
│   ├── examples
│   │   └── CED
│   │       ├── deploy.prototxt
│   │       ├── solve.py
│   │       ├── solver.prototxt
│   │       └── train_val.prototxt
│   ├── include
│   │   └── caffe
│   │       └── layers
│   │           └── periodic_shuffle_layer.hpp
│   ├── matlab
│   │   ├── caffe
│   │   │   ├── test
│   │   │   │   ├── test_net.m
│   │   │   │   └── test_solver.m
│   │   │   ├── Blob.m
│   │   │   ├── Layer.m
│   │   │   ├── Net.m
│   │   │   ├── Solver.m
│   │   │   ├── get_net.m
│   │   │   ├── get_solver.m
│   │   │   ├── imagenet
│   │   │   │   └── ilsvrc_2012_mean.mat
│   │   │   ├── io.m
│   │   │   ├── private
│   │   │   │   ├── CHECK.m
│   │   │   │   ├── CHECK_FILE_EXIST.m
│   │   │   │   ├── caffe_.cpp
│   │   │   │   └── is_valid_handle.m
│   │   │   ├── reset_all.m
│   │   │   ├── run_tests.m
│   │   │   ├── set_device.m
│   │   │   ├── set_mode_cpu.m
│   │   │   └── set_mode_gpu.m
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── demo
│   │   │   └── classification_demo.m
│   │   └── hdf5creation
│   │       ├── demo.m
│   │       └── store2hdf5.m
│   ├── python
│   │   ├── CMakeLists.txt
│   │   ├── caffe
│   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   ├── __init__.pyc
│   │   │   ├── _caffe.cpp
│   │   │   ├── _caffe.so
│   │   │   ├── classifier.py
│   │   │   ├── classifier.pyc
│   │   │   ├── detector.py
│   │   │   ├── detector.pyc
│   │   │   ├── draw.py
│   │   │   ├── imagenet
│   │   │   │   └── ilsvrc_2012_mean.npy
│   │   │   ├── io.py
│   │   │   ├── io.pyc
│   │   │   ├── net_spec.py
│   │   │   ├── net_spec.pyc
│   │   │   ├── proto
│   │   │   │   ├── __init__.py
│   │   │   │   ├── __init__.pyc
│   │   │   │   ├── caffe_pb2.py
│   │   │   │   └── caffe_pb2.pyc
│   │   │   ├── pycaffe.py
│   │   │   ├── pycaffe.pyc
│   │   │   └── test
│   │   │       ├── test_layer_type_list.py
│   │   │       ├── test_net.py
│   │   │       ├── test_net_spec.py
│   │   │       ├── test_python_layer.py
│   │   │       ├── test_python_layer_with_param_str.py
│   │   │       └── test_solver.py
│   │   ├── classify.py
│   │   ├── detect.py
│   │   ├── draw_net.py
│   │   └── requirements.txt
│   ├── scripts
│   │   ├── build_docs.sh
│   │   ├── copy_notebook.py
│   │   ├── cpp_lint.py
│   │   ├── deploy_docs.sh
│   │   ├── download_model_binary.py
│   │   ├── download_model_from_gist.sh
│   │   ├── gather_examples.sh
│   │   ├── travis
│   │   │   ├── travis_build_and_test.sh
│   │   │   ├── travis_install.sh
│   │   │   └── travis_setup_makefile_config.sh
│   │   └── upload_model_to_gist.sh
│   ├── src
│   │   └── caffe
│   │       └── layers
│   │           ├── periodic_shuffle_layer.cpp
│   │           └── periodic_shuffle_layer.cu
│   └── tools
│       ├── CMakeLists.txt
│       ├── caffe.cpp
│       ├── compute_image_mean.cpp
│       ├── convert_imageset.cpp
│       ├── device_query.cpp
│       ├── extra
│       │   ├── extract_seconds.py
│       │   ├── launch_resize_and_crop_images.sh
│       │   ├── parse_log.py
│       │   ├── parse_log.sh
│       │   ├── plot_log.gnuplot.example
│       │   ├── plot_training_log.py.example
│       │   └── resize_and_crop_images.py
│       ├── extract_features.cpp
│       ├── finetune_net.cpp
│       ├── net_speed_benchmark.cpp
│       ├── test_net.cpp
│       ├── train_net.cpp
│       ├── upgrade_net_proto_binary.cpp
│       └── upgrade_net_proto_text.cpp
└── 目标物体轮廓检测.zip

35 directories, 156 files


实例下载地址

目标物体轮廓检测

不能下载?内容有错? 点击这里报错 + 投诉 + 提问

好例子网口号:伸出你的我的手 — 分享

网友评论

发表评论

(您的评论需要经过审核才能显示)

查看所有0条评论>>

小贴士

感谢您为本站写下的评论,您的评论对其它用户来说具有重要的参考价值,所以请认真填写。

  • 类似“顶”、“沙发”之类没有营养的文字,对勤劳贡献的楼主来说是令人沮丧的反馈信息。
  • 相信您也不想看到一排文字/表情墙,所以请不要反馈意义不大的重复字符,也请尽量不要纯表情的回复。
  • 提问之前请再仔细看一遍楼主的说明,或许是您遗漏了。
  • 请勿到处挖坑绊人、招贴广告。既占空间让人厌烦,又没人会搭理,于人于己都无利。

关于好例子网

本站旨在为广大IT学习爱好者提供一个非营利性互相学习交流分享平台。本站所有资源都可以被免费获取学习研究。本站资源来自网友分享,对搜索内容的合法性不具有预见性、识别性、控制性,仅供学习研究,请务必在下载后24小时内给予删除,不得用于其他任何用途,否则后果自负。基于互联网的特殊性,平台无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、安全性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查;无论平台是否已进行审查,用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。本站所有资源不代表本站的观点或立场,基于网友分享,根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二与二十三条之规定,若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员,点此联系我们。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明

;
报警