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目标检测-将VOC格式的数据集一键转化为COCO和YOLO格式
目标检测-将VOC格式的数据集一键转化为COCO和YOLO格式
目标检测
YOLO
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VOC格式的数据集转COCO格式数据集 VOC格式的数据集转YOLO格式数据集
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目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换脚本
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YOLO算法自行车检测数据集+VOC和YOLO格式标签+1800数据
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1、YOLO自行车检测数据集，标签格式为VOC和YOLO两种格式，数据质量高，都是采集真实的各种场景的数据，进行了数据清洗，并使用lableimg标注软精细化标注，标注框质量高，数据集样例和其他数据集下载见：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876 spm=1001.2014.3001.5502 2、classe
烟雾检测数据集-voc格式和yolo格式标签
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【实际项目应用】：森林火灾预警监控、室内、厂房消防安全智能监控预警等 【数据集说明】：烟雾检测数据集共4019张，烟雾有黑烟、白烟、浓烟、轻烟，多种场景火灾烟雾照片、每张照片经过筛选提取，样本丰富，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接用。纯手工标注、标注精准，拟合较好，实际项目使用，质量可靠。 数据集效果查看：https://blog.csdn.net/De
YOLOV5安全帽检测数据集-yolo格式-voc格式 图片标注
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UA-DETRAC数据集138252张-训练集+测试集带voc格式和yolo两种格式标签(yolo算法可直接用).zip
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【数据集说明】 1、包含完整UA-DETRAC数据集，图片数据共138252张，已划分为训练集和测试集 2、包含voc格式(xml)和yolo格式(txt)两种标签，与图片一一对应，多种目标检测算法可直接使用！(如yolov3、yolov4、yolov5、yolov6、yolov7、ssd、centernet、yolox、PPyolo、PicD等) 【资源文件说明】 DETRAC_Train_im
目标检测-夜间行人目标检测数据集-1000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+一键执行训练脚本
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目标检测-人脑肿瘤检测数据集-10000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPUs
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目标检测-行人目标检测数据集-1000张图-+对应VOC/COCO/YOLO三种格式标签+数据集划分脚本+支持GPU(GPUs)
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YOLO系列目标检测-横幅检测数据集含yolo格式标签.zip
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YOLO系列目标检测-横幅检测数据集含yolo格式标签.zip 【数据集说明】 该数据集是毕设自己收集制作的数据集，数据集包含yolo格式标签，可转换成json格式、voc格式标签。数据集标注精确，背景丰富，算法拟合很好，精确度高！ 标注工具：labelimg txt格式标签，多种目标检测算法可直接使用！ 该数据集适合于在校学生、毕业生、老师、科研人员、实际项目者，做cv方向、深度学习、机器学习
objectDetectionDatasets 目标检测数据集制作:VOC,COCO,YOLO等常用数据集格式的制作和互相转换
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目标检测常用数据集，包含了coco格式yolo格式voc格式，并且包含了它们互相转换的代码
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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(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
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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
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