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TrashNet垃圾分类数据集
TrashNet垃圾分类数据集
垃圾分类数据集
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TrashNet垃圾分类数据集
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垃圾分类数据集.zip
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垃圾分类数据集，可用于训练深度学习模型垃圾分类模型，10000+样本，数据集较大，CSDN无法上传，给了百度云链接 全套500多M 另附生活垃圾分类训练图像数据集每种包含大约400张图片，共1.7万余张图像
垃圾分类数据集及代码
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资源说明： 数据集主要包括6类图片：硬纸板、纸、塑料瓶、玻璃瓶、铜制品、不可回收垃圾 代码运行说明： 1、 安装运行项目所需的python模块，包括tensorflow | numpy | keras | cv2 2、 train.py用于训练垃圾分类模型，由于训练的数据量过于庞大，因此不一并上传 3、 predict.py用于预测垃圾的类别，首先运行predict.py，然后输入需要预测的文件路
trash分类图片数据集-数据集
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针对目前trash分类措施逐渐在全国开始实行，作者通过爬虫建了一个trash图片库，库中的图片已经剔除掉了脏数据。 数据库中按照分类标准分为四大文件夹，每个文件夹下根据trash名称又分为小文件夹，比如可回收物文件夹中有包、保温杯等，在包的文件中又分为单肩包、双肩包等，使用者可根据自己的需要把他们看着一个整体去使用，也可以根据trash名称文件夹中更细致的划分进行使用。 整个数据集一共包含246种
垃圾数据集（8种垃圾）
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RecycleNet:仅使用少量带注释的图像的有效垃圾分类模型
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垃圾数据集-trash_dataset.rar
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垃圾数据集，无标签，5类垃圾：纸板、纸张、金属、塑料、玻璃
YOLO垃圾分类检测数据集(含5000张图片)+对应voc、coco和yolo三种格式标签+划分脚本+训练教程.rar
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1、YOLO垃圾分类检测数据集，真实场景的高质量图片数据，数据场景丰富。使用lableimg标注软件标注，标注框质量高，含voc(xml)、coco(json)和yolo(txt)三种格式标签，分别存放在不同文件夹下，可以直接用于YOLO系列的目标检测。 2、附赠YOLO环境搭建、训练案例教程和数据集划分脚本，可以根据需求自行划分训练集、验证集、测试集。 3、数据集详情展示和更多数据集下载：htt
waste-datasets-review:包含各种垃圾，垃圾，废物和垃圾的图像数据集列表
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废物数据集审查 包含任何垃圾，垃圾，废物和垃圾的数据集列表。 在项目期间创建 如今，每年生产超过3亿吨塑料。 塑料无处不在，我们在日常生活中不断使用它。 检测废物项目的想法是使用人工智能检测环境中的塑料废物。 我们的解决方案将适用于视频和摄影。 我们的目标是永远使用AI。 请访问以查看对涉及环境中垃圾问题的论文，项目和其他资源的更广泛的评论。 贡献 随意添加有关新数据集简短描述的问题或创建拉取
trashnet-master.zip
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训练一个卷积神经网络，用**fastai**库（建在**PyTorch**上）将图像分类为纸板，玻璃，金属，纸张，塑料或垃圾。这是由Gary Thung和Mindy Yang手动收集的图像数据集
生活垃圾分类训练图像数据集（一）.zip
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基于神经网络的生活垃圾分类图像数据集，总共包含了可回收物、有害垃圾、厨余垃圾、其他垃圾四大类40个小类。其中其他垃圾6种、厨余垃圾8种、有害垃圾3种、可回收物23种。每种包含大约400张图片，共1.7万余张图像。此为第一部分
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用于训练模型的数据集来自TrashNet数据集[1]。 该数据集上的图像由在白色背景上拍摄的垃圾照片组成。 从Google Open Images Dataset V6和google images中收集了更多的家居用品数据集。 每张图像的大小调整为150
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卷积神经网络(CNN)入门总结-基于tensorflow2
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卷积神经网络(CNN)入门总结-基于tensorflow2 包含CNN原理、已经在tf2中如何实现 ...数据地址：https://github.com/garythung/trashnet 数据地址2：https://www.heywhale.com/mw/dataset/5d1578e4708b90002c6a3238
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YOLOv8-deepsort 实现智能车辆目标检测+车辆跟踪+车辆计数
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本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的，看我的博客部署好直接用：https://blog.csdn.net/Little_Carter/article/details/133610076?spm=1001.2014.3001.5501 资源原本项目源码地址：https://github.com/MuhammadMoinFaisal/YOLOv8-DeepSO
YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
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YOLOv8网络结构图，自制visio文件，yolov8.vsds，需要的自取，在原有的基础上直接改就行了
yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt
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yolov8(2023年8月版本),已经下好yolov8s.pt和yolov8n.pt，需要创建的文件夹都以创建，方便大家不用再去GitHub下载 可以搭配该博客：https://blog.csdn.net/weixin_43366149/article/details/132206526?spm=1001.2014.3001.5501
Transformer模型实现长期预测并可视化结果（附代码+数据集+原理介绍）
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这篇文章给大家带来是Transformer在时间序列预测上的应用，这种模型最初是为了处理自然语言处理（NLP）任务而设计的，但由于其独特的架构和能力，它也被用于时间序列分析。Transformer应用于时间序列分析中的基本思想是：Transformer 在时间序列分析中的应用核心在于其自注意力机制，这使其能够有效捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过并行处理能力和位置编码，Transformer
社交平台上经济类话题的文章热度信息，数据是真实的，但不是真实日期
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使用LSTM模型进行时序预测的代码与说明见：https://blog.csdn.net/Q_M_X_D_D_/article/details/109366895
Unet眼底血管图像分割数据集+代码+模型+系统界面+教学视频.zip
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本资源配套对应的视频教程和图文教程，手把手教你使用Unet做眼底图像分割的训练、测试和界面封装，包含了Unet原理的解析、处理好的训练集和测试集、训练和测试的代码以及训练好的模型，并封装为了图形化界面，只需点击上传按钮上传图像即可完成眼底图像的预测。 随着生活水平的提高，眼科疾病以及心脑血管疾病的发病率呈现逐年增长的趋势。视网膜血管是这类疾病诊断和监测的重要信息来源，其形态和状况的变化可以反映出许
行人跌倒数据集（VOC格式）
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频.zip
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YOLOV5口罩检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频 代码的下载地址在：https://gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42 大家可以按照这里的视频教程配置环境：https://www.bilibili.com/video/BV1YL4y1J7xz/ 更多数据请看：https://blog.csdn.net/ECHOSON/article/d
Deep Learning Tuning Playbook（中译版）
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由五名研究人员和工程师组成的团队发布了《Deep Learning Tuning Playbook》，来自他们自己训练神经网络的实验结果以及工程师的一些实践建议，目前在Github上已有1.5k星。此版本为中文翻译版，提供给大家免费下载，因为本人知识水平有限，翻译过程中可能有误，随时欢迎大家指出错误，我会随时更正。
zotero翻译插件.xpi
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2023/9/2 更新
pycharm连接autodl服务器（yolov8训练自己的数据集）
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里面没写怎么配置yolov8环境，这个参考官方文档就行很简单一行代码即可
基于YOLOv8-Pose的姿态识别项目，带数据集可直接跑通的源码
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这个项目是一个基于YOLOv8-Pose的姿态识别系统，专门用于识别和分析人体姿态。项目采用了最新的YOLOv8-Pose算法，结合了COCO数据集的8种常见姿态，能够快速准确地识别人体的各种姿态。这个可以作为一个简单的项目案例，后续可以直接换成自己的数据去进行训练。 功能特点： 高效识别：使用了先进的YOLOv8-Pose算法，确保了识别的准确性和效率。 支持多种姿态：能够识别COCO数据集中
Informer模型实战案例(代码+数据集+参数讲解)
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本篇博客带大家看的是Informer模型进行时间序列预测的实战案例，它是在2019年被提出并在ICLR 2020上被评为Best Paper，可以说Informer模型在当今的时间序列预测方面还是十分可靠的，Informer模型的实质是注意力机制+Transformer模型，Informer模型的核心思想是将输入序列进行自注意力机制的处理，以捕捉序列中的长期依赖关系，并利用Transformer的
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