room-inference-using-object-detection

【文件属性】：
文件名称：room-inference-using-object-detection
文件大小：69KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-04-12 21:13:29
JupyterNotebook 房间推断使用对象检测 介绍： 场景识别是计算机视觉的主要职责之一。 计算机视觉被描述为一个研究领域，旨在开发帮助计算机“看到”并理解数字图像（例如照片和视频）内容的技术。 房间的类型可以主要根据房间中存在的项目进行分类。 您只看一次（YOLO）是一种实时对象检测系统，它可以在单个帧中精确定位多个对象。 根据Yolo官方网站的说法，它的速度非常快，比R-CNN快1000倍，比Fast R-CNN快100倍。 在这个项目中，我们主要根据房间中最常用的对象来决定房间的类型。 例如，将图片上传到网站上以进行房屋买卖的用户可以仅上传图片，可以通过检测房间来对图片进行分类。 此外，它还可以用于诸如Airbnb之类的应用程序，正在上传图片以出租房间的人可以轻松上传图片，并且可以按照我们想要在网站上显示的顺序进行排序。 目的：该项目的目的是根据要使用Yolo框架显示房间图像的顺序对房间图像进行批量排序。

【文件预览】：
room-inference-using-object-detection-main
----Phase-1()
--------dataPreprocess.ipynb(10KB)
--------classes.txt(73B)
--------requirements.txt(111B)
--------pascal2yolo.py(2KB)
--------.gitignore.txt(8B)
----Phase-2()
--------yolo5_final.ipynb(109KB)
--------yolov5()
--------test.py(319B)
--------balanceDataset.ipynb(4KB)
----README.md(4KB)