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可用于深度学习牛脸识别模型训练的数据集，可用于图像分类，牛脸识别的模型训练、测试。完整版私信留言获取。

1.构造本船模型、定义障碍物范围圆 2.定义DCPA隶属函数和TCPA隶属函数来判断碰撞危险度 3.多艘来船判断危险程度 4.避船方式判断 5.复航时机判断 6.基于人工势场的静态障碍物避碰

本资源文件提供了MNIST手写数字数据集的CSV格式数据，方便用户在机器学习和深度学习项目中使用。MNIST数据集是一个经典的手写数字识别数据集，广泛用于初学者学习和实践图像识别技术。 数据集内容 训练集：包含60,000个样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。 测试集：包含10,000个样本，每个样本为28x28像素的灰度图像。

pcl-1.8.1-pdb-msvc2017-win64

PCL-1.8.1-AllInOne-msvc20，PCL(Point Cloud Library)安装包

数据集缺陷类型：划痕、凹痕、裂缝共1456张。 文件包括： Annotation：xml文件格式，共1456张。 images：所有缺陷图片jpg，1456张。 test：测试集图片jpg，100张。 val：验证集图片jpg，113张。 txt：标注图片YOLO格式的txt文件，1456个txt。

车道线检测：视频识别检测和标定车道线，霍夫曼变换算法.rar

C语言实现DSP库函数，内含基本的RMS函数、mean函数、FFT函数和FIR函数

SXU-数据挖掘实验报告及代码

SXU-深度学习课程论文

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数据集-目标检测系列- 鸭舌帽 检测数据集 cap ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。

数据集-目标检测系列- 蛋糕 检测数据集 cake ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。

PLC&触摸屏,中达S500A和三菱FX3U的编程

用于研究python写界面小工具

程序基于MATLAB代码编写 主要内容：Kmeans算法中，K值所决定的是在该聚类算法中，所要分配聚类的簇的多少。Kmeans算法对初始值是⽐较敏感的，对于同样的k值，选取的点不同，会影响算法的聚类效果和迭代的次数。本文通过计算原始数据中的：CH值、DB值、Gap值、轮廓系数，四种指标来衡量K-means的最佳聚类数目，并使用K-means进行聚类，最后可视化聚类的结果。

SupportV3.rar yolov3 的训练器darknet和文件，可以自己编写程序进行调用，可以训练，

在kaggle上拿了一千多块奖牌的大佬撰写的顶级代码书，万众瞩目的期待中，中文完整版终于来啦！

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车牌号识别是智能交通系统中的重要组成部分，对于实现自动化车辆管理、交通流量控制、违章车辆追踪等功能具有重要意义。在OpenCV中，使用Python编程语言实现车牌号识别课题的目的与意义在于提高我们对图像处理和计算机视觉技术的理解，并解决实际应用中的问题。通过识别违章车辆的车牌号，可以实现对违章行为的追溯和处罚，通过分析车牌号与车辆类型、颜色等信息的关系，可以预测交通流量和道路拥堵情况，为交通规划提供依据。注：该资源中车牌号来源于网络，可以根据需要进行更改，另外也可提供文档与PPT可供参考学习。PPT在资源中未展示，如有需要私信博主免费分享，能帮助到大家就好，不明白的地方也可咨询。

无标题爬取东方财富股股票股民评论

2024人工智能技术创新与大模型应用实践（资源下载）

opencv4.5版本下已经编译好的包含微信二维码功能的dll文件，以及所需模型文件，参见本人博客原文，见示例代码，可完全使用。

一、什么是多模态（multimodal） 模态指的是数据或者信息的表现形式，如文本、图像、音频、视频等 多模态指的是数据或者信息的多种表现形式，一个信息，它可以存在多种表现形式。 二、为什么会有多模态呢？ 因为人类有多种感官来处理信息：比如听觉、嗅觉、视觉、触觉、味觉等，它们都可以获取并且处理不同形式的信息。 为了让计算机具备分析互联网数据的能力、模拟人类的认知方式，同时处理多个模态数据的多模态信息处理技术应运而生 三、多模态理解 多模态理解是指从多个不同模态（如视觉、听觉、语言等）的数据中提取和融合信息，以便更深入地理解和推断数据的含义。这种跨模态的信息整合能力对于构建更加智能、更加贴近人类认知的人工智能系统至关重要。

cuda11.6实测有用

行人检测数据集Citypersons转换好的yolo格式，可直接用于yolo算法进行训练。

免费：所有代码开源，完全免费。 方便：解压即用，离线运行，无需网络。 高效：自带高效率的离线OCR引擎，内置多种语言识别库。 灵活：支持命令行、HTTP接口等外部调用方式。 功能：截图OCR / 批量OCR / PDF识别 / 二维码 / 公式识别

opencv4.9.0

本项目基于YOLOv10深度学习模型，开发了一套生菜生长周期检测系统。系统集成了以下功能：生菜正常生长周期的分类检测，支持从发芽阶段到成熟可收割的五个主要生长阶段（包括发芽阶段、幼苗阶段、结荚期、空壳期和成熟可收割）的实时监测。项目提供了完整的源码、UI界面、训练好的YOLOv10模型以及经过标注的高质量数据集。通过摄像头实时检测，系统能高效识别并分类生菜的当前生长状态，为农业生产过程中的精准管理和自动化决策提供支持。该系统在精准度、实时性和易用性方面具有显著优势，可广泛应用于智能农业种植场景中。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过1510张图片，训练了一个进行生菜生长周期的目标检测模型，准确率高达95.4%。并基于此模型开发了一款带UI界面的生菜生长周期检测系统，可用于实时检测场景中的生菜生长周期，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了生菜生长周期的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基

本项目基于最新的YOLOv10深度学习算法，设计并实现了一套高效的大豆检测系统。该系统以YOLOv10模型为核心，通过训练大豆特定数据集，实现了对大豆目标的精准检测与识别。系统集成了友好的UI界面，支持实时检测功能，可通过摄像头或本地视频进行目标捕捉和动态展示。项目提供完整的源码、模型权重及大豆数据集，并且对训练、验证与测试过程进行了优化，保证高效性与准确性。该系统具有良好的扩展性和通用性，可广泛应用于农业生产、病害监测及收获管理等场景。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2000张图片，训练了一个进行大豆的目标检测模型，准确率高达98.6%。并基于此模型开发了一款带UI界面的大豆检测系统，可用于实时检测场景中的大豆，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大豆的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行大豆检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度

本系统基于YOLOv10深度学习框架，设计并实现了针对家禽鸡的实时检测系统。通过自建鸡类检测数据集并进行预处理，优化了训练效果，提高了模型的识别精度和泛化能力。系统包含以下功能模块：数据集构建与标注、模型训练与优化、实时视频流检测及结果可视化展示。采用改进的YOLOv10算法，在保留高检测速度的同时提升了小目标识别的精度。用户界面(UI)基于PyQt5开发，实现了摄像头实时检测与标注功能，并同时展示原始视频与检测结果，便于使用者实时监控家禽状态。实验结果表明，模型在检测家禽鸡方面具有高效性与准确性，适用于养殖场环境下的家禽数量统计及健康监测需求。本系统代码、数据集及模型文件均免费开放，旨在为智能化农业管理提供便捷的技术支持。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过大量图片，训练了一个进行鸡的目标检测模型，准确率高达89.1%。并基于此模型开发了一款带UI界面的鸡检测系统，可用于实时检测场景中的鸡，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数

随着农业现代化的发展，种子质量的检测尤为重要，尤其是在花生种子的霉变检测中，传统的人工检查方法不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响。为了提高花生种子霉变检测的准确性和效率，本文提出了一种基于YOLOv10深度学习模型的花生种子霉变检测系统。该系统通过集成最新的YOLOv10模型，实现了对花生种子霉变的高效、精准检测，且具有实时识别和图像处理的功能。 本系统的核心是YOLOv10模型，这是一种改进版的YOLO（You Only Look Once）模型，具备更高的检测精度和速度，尤其在复杂背景下依然能有效地识别目标。首先，我们构建了一个包含霉变花生种子图像的大型数据集，数据集包含了不同霉变程度、角度和光照条件下的花生种子图像，为YOLOv10模型的训练提供了丰富的数据支持。通过数据增强技术，增加了图像的多样性，提升了模型的泛化能力。其次，基于深度学习框架，我们使用PyTorch平台对YOLOv10进行了训练，并针对花生种子的特性进行了参数调优，确保了检测的高准确度。 为了便于用户操作，系统还设计了一个直观的UI界面。用户只需通过界面上传花生种子图像

本项目构建了一个基于YOLOv10深度学习的香蕉成熟度检测系统，旨在实现对香蕉成熟度的自动分类检测。系统以YOLOv10为核心模型，通过训练专用数据集，实现了对6种不同成熟度类别的精确识别（'新鲜成熟','新鲜未熟','过熟','成熟','腐烂','未熟'）。检测系统包括UI界面、实时检测功能，能够在摄像头视频流中识别和分类香蕉的成熟度等级，便于用户快速判断和管理香蕉的成熟状态。包括香蕉成熟度检测数据集、YOLO模型以及前端UI设计，便于二次开发和应用扩展。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过18074张图片，训练了一个进行香蕉成熟度的目标检测模型，准确率高达93.7%。并基于此模型开发了一款带UI界面的香蕉成熟度检测系统，可用于实时检测场景中的香蕉成熟度，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量香蕉的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行香蕉成熟度检测模型的训练，通

该系统基于YOLOv10模型实现了疲劳驾驶检测，通过实时分析驾驶员的面部特征（如打哈欠、闭眼、睁眼等）来识别其疲劳状态。系统包含了四个主要部分：数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。数据集通过标注不同疲劳状态的面部图像进行训练，YOLOv10模型在此基础上进行目标检测，实时判断驾驶员的疲劳情况。用户界面提供实时视频显示和警报功能，及时提醒驾驶员注意休息。系统可在车载设备上运行，支持GPU加速，确保高效的实时检测和响应。该系统能够有效预防疲劳驾驶，提高行车安全性。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过16,246张图片，训练了一个进行疲劳驾驶的目标检测模型，疲劳驾驶准确率高达96.8%。并基于此模型开发了一款带UI界面的疲劳驾驶检测系统，可用于实时检测场景中的疲劳驾驶，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。

本文提出了一种基于YOLOv10深度学习的昆虫分类检测系统，旨在实现十种常见农业害虫的高效识别和实时监测。系统使用了YOLO昆虫分类检测数据集，对草地贪夜蛾、豆荚斑螨、红蜘蛛、稻瘿蚊、稻纵卷叶螟、稻飞虱、稻水象甲、麦穗象、白背飞虱和黄稻螟等10种昆虫类别进行精确分类。通过YOLOv10模型的训练与优化，结合UI界面，用户可在检测过程中实时查看分类结果。系统应用深度学习目标检测算法，使昆虫识别和监控在准确性和效率上达到优化效果。系统适用于农业领域的害虫检测与管理，可在无人机、摄像头等设备上实时部署，为农业防治提供智能化解决方案。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过1000张图片，训练了一个进行昆虫分类的目标检测模型，准确率高达89.9%。并基于此模型开发了一款带UI界面的昆虫分类检测系统，可用于实时检测场景中的昆虫，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量昆虫的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练

本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2486张图片，训练了一个进行草坪杂草的目标检测模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的杂草检测系统，可用于实时检测场景中的杂草，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量杂草的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行杂草检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别杂草区域，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信息。 4) 系统集成与部署：该系统实现了从数据采集、模型加载到检测结果输出的全自动流程，支持不同设备平台上的应用部署，确保检测系统能够24小时稳定运行。

摘要 基于YOLOv10模型的口罩实时检测系统集成了深度学习、目标检测和实时数据处理的优势，为火灾监测提供了一种高效的解决方案。本文设计并实现了口罩实时检测系统，该系统包括了是否佩戴口罩的数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过7959张图片，训练了一个是否佩戴口罩的目标检测模型，准确率高达95.3%。并基于此模型开发了一款带UI界面的口罩检测系统，可用于实时检测场景中的人群是否佩戴口罩，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量的样本数据，涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行火焰烟雾检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别是否佩戴口罩，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信

本文基于YOLOv10深度学习框架，通过2255张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的植物病害检测系统，可用于实时检测场景中的植物，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。 系统的主要流程包括以下几个模块： 1) 数据集准备：收集并标注了大量植物病害的样本数据（30个种类），涵盖多种场景和环境。 2) 模型训练与优化：基于YOLOv10进行植物病害检测模型的训练，通过数据增强与超参数调优提升模型的检测精度与响应速度。 3) 实时检测与UI展示：利用摄像头实时捕捉图像输入系统，经过YOLOv10模型处理后快速识别植物病害区域，同时在用户界面上同步显示检测结果和警报信息。 4) 系统集成与部署：该系统实现了从数据采集、模型加载到检测结果输出的全自动流程，支持不同设备平台上的应用部署，确保检测系统能够24小时稳定运行。

免费项目包含： 确保项目可以运行（图片识别、视频识别、摄像头实时识别和结果保存）。 训练好的pt模型文件 完整的ui界面 完整代码 环境配置教程 训练结果分析图 软件主要功能 1. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测； 2. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息; 3. 支持图片或者视频的检测结果保存； 火焰与烟雾的快速检测对于早期火灾预警具有重要意义。基于YOLOv10模型的火焰烟雾实时检测系统集成了深度学习、目标检测和实时数据处理的优势，为火灾监测提供了一种高效的解决方案。本文设计并实现了一个火焰与烟雾的实时检测系统，该系统包括了火焰与烟雾数据集、YOLOv10模型、用户界面（UI）和完整的可运行环境。 本文基于YOLOv10深度学习框架，通过6744张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型，准确率高达93.2%。并基于此模型开发了一款带UI界面的火焰烟雾检测系统，可用于实时检测场景中的火焰及烟雾，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行实时目标检测，并保存检测结果。

MNIST 数据集是机器学习和深度学习领域中广泛使用的手写数字数据库，包含 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片，每张图片为 28x28 像素的灰度图像，代表数字 0 到 9，MNIST 数据集的各个部分：训练集图像、训练集标签、测试集图像、测试集标签。

用于图像检测(YOLO)的C++版本的包pri

开学时主动被动的文献以及笔记

复旦大学邱锡鹏教授的《神经网络与深度学习》 Neural Networks and Deep Learning 这本书的ppt，可以免费下载。 作者已经提供了免费公开的下载和获取途径，为：https://nndl.github.io/ 全书内容 pdf免费下载链接 ： https://nndl.github.io/nndl-book.pdf 却被有些网友用来做收费获利的途径，请尊重原创、尊重知识成果 邱锡鹏教授的主页 https://xpqiu.github.io/

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YoLoV11最新模型onnx .NET Framework 4.7.2 Microsoft.ML.OnnxRuntime 1.19.2 OpencvSharp4.0

四大类垃圾，有害垃圾、可回收垃圾、厨余垃圾、其他垃圾，共四千张左右，包含小米电池等不寻常的垃圾，适用于2025工程实践与创新能力大赛。

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使用 PyTorch 实现 AlexNet 进行 MNIST 图像分类

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这是一个皮肤黑色素数据集，可用于医学图像分割领域，适合新手小白复现代码，实战使用。

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用于可视化深度学习的数据集，主要用于YOLO进行摔倒检测

这是一套内容丰富全面的 OpenCV 视频教程，涵盖了从图像处理基础到深度学习应用等多个方面，为计算机视觉领域的学习者提供了扎实的知识体系。 教程从基础入手，在第一讲强调 “工欲善其事必先利其器”，介绍图像处理基础，为后续学习搭建平台。第二讲开始初探计算机视觉领域，让学习者对这一复杂领域有初步的概念认知。 随着教程深入，第三讲展现了空域图像处理的强大力量，让我们了解到该领域独特的处理方式。第四讲聚焦机器视觉中的特征提取与描述，这是计算机视觉中至关重要的环节，为图像识别等应用提供关键信息。 坐标变换与视觉测量在第五讲呈现，对于理解图像中物体的位置和空间关系意义重大。到了第六讲，重点阐述深度学习在图像识别中的应用，包括卷积神经网络与迁移学习，紧跟前沿技术发展。 后续课程继续拓展，图像检索、图像标注与问答等内容，进一步丰富了计算机视觉的应用场景。3D 计算机视觉则开启了一个新维度的探索，使学习者的视野更加开阔。最后，机器视觉项目实战将所学知识融合，通过实际操作和案例，让学习者掌握从理论到实践的转化，同时教程还提供了多种版本的 OpenCV 软件及相关资料，辅助学习。整个教程从浅入深、循序渐进