计算机视觉中的颈部检测：从X模型到NeckNet

编码实践

于 2023-06-04 01:48:20 发布

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文章标签：计算机视觉深度学习人工智能

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本文探讨计算机视觉中颈部检测的重要性，详细介绍了基于卷积神经网络的X模型和Transformer架构的NeckNet，包括各自的核心代码，为遥感、医疗和行为分析等领域提供精确的颈部定位方案。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

计算机视觉中的颈部检测：从X模型到NeckNet

计算机视觉中的颈部检测一直是重要的一环。在遥感、医疗、行为分析等领域，颈部区域的准确检测能够帮助我们获取更精准的信息。本文将介绍两个颈部检测的模型：X模型和NeckNet，并提供相应的源代码。

X模型是基于卷积神经网络的颈部检测模型，其核心思想是通过多个卷积层和池化层来提取特征，最终输出颈部的位置信息。以下是X模型的核心代码：

model = Sequential()
model.add(Conv2D(64, (3, 3</

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