目标跟踪轨迹/目标检测/实例分割/语义分割

由于需要使用 python 开发，使用到机器学习和深度学习框架。作为小白刚接触机器学习这领域，一切都很陌生还初次安装python，其中查阅一些常见的算法模型和使用的框架，决定学习使用 TensorFlow 框架类的模型。

这里总结包含一些常见的图像视觉算法模型

• 目标检测
• 实例分割
• 语义分割

项目开源在 Github 上，含所需的模型权重文件。

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Deep SORT —— YOLO V4 目标检测跟踪

目标检测跟踪

采用 YOLO V4 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目标跟踪算法。

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基于 ModelArts 平台模型部署预测 —— YOLO V4 模型

目标检测

使用华为云 ModelArts AI 开发平台进行训练部署，采用 YOLO V4 算法模型进行识别预测。

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Deep SORT —— Mask R-CNN 实例分割目标检测跟踪

实例分割跟踪轨迹

采用 Mask R-CNN 算法模型进行目标检测，使用 Deep SORT 目标跟踪算法运动轨迹。

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基于 ModelArts 平台模型部署预测 —— Mask R-CNN 模型

实例分割

使用华为云 ModelArts AI 开发平台进行训练部署，采用 Mask R-CNN 算法模型进行识别预测。

这里的掩膜色我统一类色了，可以为随机色。

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基于 ModelArts 平台模型部署预测 —— DeeplabV3 模型

语义分割

使用华为云 ModelArts AI 开发平台进行训练部署，采用 deeplabv3-xception65-ade20k 算法模型进行识别预测。

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