# Object Detection Course
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matplotlib>=3.2.2
numpy>=1.18.5
opencv-python==4.5.4.60
Pillow>=7.1.2
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基于YOLOv9与Google Colab上训练自定义建筑工人数据集安全帽反光衣检测项目源码+模型文件(Jupyter Notebook运行).zip [项目简介] 这个项目旨在使用YOLOv9模型在Google Colab上训练一个自定义的建筑工人数据集,以检测工地上的安全。该项目由Nabil Chaabene教授指导,使用PyCharm和TensorFlow(CUDA, cuDNN)实现。 主要功能点 在Google Colab上训练YOLOv9模型 使用自定义的建筑工人数据集 通过摄像头/视频检测工地上的安全 技术栈 Python TensorFlow CUDA cuDNN PyCharm
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基于YOLOv9与Google Colab上训练自定义建筑工人数据集安全帽反光衣检测项目源码+模型文件(Jupyter Notebook运行).zip (13个子文件)
constructionyolo.py 2KB
.idea
vcs.xml 180B
workspace.xml 4KB
misc.xml 197B
MLproject.iml 353B
inspectionProfiles
profiles_settings.xml 174B
modules.xml 270B
requirements.txt 286B
ProtectionML_project2024.ipynb 23KB
models
constructionsafetymodel.pt 49.22MB
videos
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ppe1.mp4 1.45MB
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