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深度学习视频质量诊断 深度学习图像质量诊断
视频质量诊断,之前由于数据不足,采用传统的方法进行检测,当前已经积累了一些数据,采用分类模型做了训练和检测工作,主要有:亮度异常检测、偏色检测、图像噪声检测、条纹噪声检测、清晰度检测、信号丢失检测等。
opencv调用yolov7 yolov7 c++ yolov7转onnx opencv调用yolov7 onnx
一、YOLOV7主要贡献: 主要是现有的一些trick的集合以及模块重参化和动态标签分配策略,最终在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的目标检测器。 二、参考代码:
视频质量诊断 视频质量诊断算法 深度学习视频质量算法 传统和深度学习结合视频质量诊断算法
视频质量系统的算法,主要是基于C/C++完成的,展示的框架通过QT实现,目前算法支持linux、windows平台,并有JAVA、C#、C++等API接口,也在嵌入式平台做过移植工作。
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