1、YOLOv3水果新鲜程度检测，包含YOLOv3训练好的水果好坏检测权重，目标类别为apple、bad banana、banana和bad apple 共4个类别，并附有几百张水果新鲜程度检测数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5水果检测，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的水果检测权重，有pyqt界面，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 3、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架，python代码

1、yolov3水果检测，包含yolov3和yolov3_tiny两种训练好的水果检测权重，目标类别为apple、banana和orange 3个类别，并附有几百张水果数据集 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

smote的matlab代码SGM-CNN 一种将类不平衡处理与深度学习相结合的基于流的网络入侵检测模型：SGM-CNN。 版权所有：黄璐璐、张红波（郑州大学信息工程学院） 本次NIDS的两位贡献者是Lulu Huang女士和SN ENGR。 张红坡（）。 如果您有任何问题，请随时给我们发送电子邮件。 请引用我们的论文，以防您发现我们的工作有用。 (1) Hongpo Zhang、Lulu Huang、Chase Q. Wu 和 Zhanbo Li：一种基于 SMOTE 和高斯混合模型的有效卷积神经网络，用于不平衡数据集中的入侵检测。 计算机网络 (2020), doi:10.1016/j.comnet.2020.107315 (2) Hongpo Zhang, Chase Q. Wu, Shan Gao, Zongmin Wang, Yuxiao Xu and Yongpeng Liu: An Effective deep learning based scheme for network intrusion detection, in: 2018 24th Internationa

1、YOLOv3训练好的火焰检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的火焰识别权重。并包含2000多张标注好的火焰数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为fire，配置好环境后可以直接使用 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOv3训练好的汽车检测模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到。 2、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 3、并包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 4、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 5、采用pytrch框架，python代码

1、YOLOv3猫狗检测训练模型，包含YOLOv3和YOLOv3_tiny两种训练好的猫狗检测权重，从自动一万多张猫狗检测数据集训练得到。 2、并包含10000多张标注好的猫狗检测数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为cat和dog，配置好环境后可以直接使用 4、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 5、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5训练好的汽车检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的汽车识别权重，从自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集训练得到，有pyqt界面 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 3、自动驾驶场景KITTI汽车检测数据集：https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85208797 4、并包含1000多张标注好的城市交通场景的数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

1、yolov5训练好的猫狗检测模型，包含yolov5s和yolov5m两种训练好的猫狗识别权重，从一万多张猫狗检测数据集训练得到，有pyqt界面，目标类别为cat和dog两个类别 2、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、并包含1万多张标注好的猫狗检测数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为car，配置好环境后可以直接使用 5、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 6、采用pytrch框架，python代码

1、YOLOV5行人检测，内含各种训练曲线图，并包含数据集，使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为xml格式和txt格式，分别保存在两个文件夹中，类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头，有相应的选择项 4、采用pytrch框架，代码是python的