Демонстрационная программа классификатора нейронной сети BP, написанная с использованием Qt.

YOLOv6 — это одноуровневый фреймворк для обнаружения объектов, специально разработанный для промышленных применений. Он отличается аппаратно-совместимой эффективной конструкцией и высокой производительностью.

Если используется локальная версия OCR от Tianruo с открытым исходным кодом, применяются распознающие фреймворки Chinese-lite и PaddleOCR.

Реализация обучения и логического вывода для обнаружения шлема с помощью Yolov5 на Python в Jetson Xavier nx и Jetson nano.

Я заменил YOLO v3 на YOLO v4 и добавил опцию асинхронной обработки, что значительно повышает FPS.

Модель подсчёта людей в толпе ACSCP.

На основе визуальной SLAM-системы для облачного робота-манипулятора.

Проект заключается в реализации обучающего алгоритма обратного распространения ошибки (Error Back-Propagation, EBP) для кодировщика многослойного перцептрона (multi-layer perceptron, MLP) 4-2-4.