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yolov5电动车检测模型
yolov5电动车检测模型
yolov5
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yolov5电动车检测模型
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资源评论
用于深度学习电动车检测,训练自己的电动车检测模型的电动车数据集
5星 · 资源好评率100%
此份数据集包含1600张电动车样本,可用于yolov5训练自己的电动车检测模型时电动车数据集的制作。此份数据集已经过筛选,图片质量高。文件上传大小有限,剩余1600张电动车样本将在motorbike2中上传。
火灾烟火烟雾检测数据集(2059张图像含标签)+yolov5烟雾火灾检测模型+使用说明
大火-小火,建筑起火、草原起火、森林起火、车辆(汽车、卡车、摩托车、电动车)起火、白天-黑夜起火、室内-室外起火; 烟雾同火场景一致! 数据集详细情况说明 烟火检测数据集(按照Pascal VOC格式排列): --VOC2020 ...
yolov5+非机动车违规停放+已标注数据集+机器视觉识别+自行车bicycles-1
5星 · 资源好评率100%
电动车图片8000张极其标注数据,已分类,分类包含了绿源电动车,台铃电动车,小刀电动车,雅迪电动车,共享电动车等。每种电动车的张数大概在800-1000张之间,极个别重复。 三轮车图片6000张极其标注数据,已分类,...
基于YOLOv5+pyqt5的电单车头盔和电单车检测系统源码(含训练好的模型+评估指标曲线+使用操作说明).zip
基于YOLOv5+pyqt5开发的电单车头盔佩戴和电单车检测系统python源码(含训练好的模型+评估指标曲线+使用操作说明).zip 【项目介绍】 1、使用yolov5算法训练模型,使用的数据集包含人头、电单车头盔、电单车-人(合一起...
用PyTorch实现MNIST手写数字识别对应源码文件
5星 · 资源好评率100%
博客“用PyTorch实现MNIST手写数字识别(非常详细)”中对应的完整代码文件,原文可见:https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/105870851
基于行人检测的YOLOv8算法+全套代码
5星 · 资源好评率100%
结合原作者代码和文档,并基于自己的理解重新绘制的可读性更高更易理解的文档,并自己重写的项目代码,注释完整清晰。 代码可读性高,可直接使用。 yolov8 - yolov8 代码 - checkpoints best.pth - data classes.txt train.txt - dataset dataloader_yolov8.p
行人跌倒数据集(VOC格式)
5星 · 资源好评率100%
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哈尔滨工业大学-ChatGPT调研报告-20230306-94页.pdf
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2022年11月30日,OpenAI推出全新的对话式通用人工智能工具——ChatGPT。ChatGPT表现出了非常惊艳的语言理解、生成、知识推理能力,它可以很好地理解用户意图,做到有效的多轮沟通,并且回答内容完整、重点清晰、有概括、有逻辑、有条理。ChatGPT上线后,5天活跃用户数高达100万,2个月活跃用户数已达1个亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。除了被广大用户追捧外,ChatGPT还
Deep Learning Tuning Playbook(中译版)
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。
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
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
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
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2023/9/2 更新
YOLOv5 人脸口罩图片数据集
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约4000张不带口罩的人脸图片+4000张带口罩的人脸图片,含标注文件,符合YOLOv5格式,可直接训练。
2022建模国赛代码(三天坚持不易) 包括K-meas算法、bp预测、回归预测,(python和matlab做的).zip
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兄弟们好呀,这里是肆十二,这转眼间寒假就要过完了,相信大家的毕设也要准备动手了吧,作为一名大作业区的UP主,也该蹭波热度了,之前关于图像分类和目标检测我们都出了相应的教程,所以这期内容我们搞波新的,我们用Unet来做医学图像分割。我们将会以皮肤病的数据作为示范,训练一个皮肤病分割的模型出来,用户输入图像,模型可以自动分割去皮肤病的区域和正常的区域。
YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型 2000张标注好的数据+教学视频
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资源内是YOLO数据集数据增强代码,含有图像旋转、剪裁、平移、加噪声、调节亮度、翻转、镜像、缩放等方法。另外附有xml到txt转换的代码,并可实现带标签扩增。 内含教程,非常简单易上手。
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