目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。因此，目标检测也就成为了近年来理论和应用的研究热点，它是图像处理和计算机视觉学科的重要分支，也是智能监控系统的核心部分，同时目标检测也是泛身份识别领域的一个基础性的算法，对后续的人脸识别、步态识别、人群计数、实例分割等任务起着至关重要的作用。主要提供yolov5的模型权重下载

candide-3人脸模型obj文件，包含点、三角面片，法向量信息

包括tensorflow官方训练的四个模型和官方编译的库文件：物体识别、多重行人检测、图像风格转换、语音识别、libtensorflow_inference.so库文件和libandroid_tensorflow_inference_java.jar库文件包含jdk7版本和jdk8版本，我的项目用jdk8报错，因为我环境低，换了jdk7的就好了，所以这里给大家都提供下，各取所需吧。

本人绘制的SKP模型~~欢迎大家下载~~~文件中也有建筑生长动画~~

主要是Yolov4-tiny Yolov4的神经网络模型文件，可以直接调用，主要运用在物体识别、目标识别跟踪、人脸识别、无人机等应用领域。

176个HFSS软件仿真实例文件分享

googlenet模型文件

目的:决定做一个内置电池，具备标准模组化挂装，夹持能力，自带红外激光辅助照明且可远距离观察的夜视仪 首先，建模设计: 完成所有零部件的几何分析，确认无干涉，固定方式可靠及整机人机功效最佳调整 拆分模型，使用3D打印机进行所有零件打印，喷漆上色（模型文件在文章末尾分享） 完成组装的半成品，机芯内部使用材料如下: 1. 32*32CCD板机，索尼700TVL 2. DC12V锂电输出带保护，30*30截面，50长度，750毫安容量 3. 红外980nm，200mw激光模块 4. 640*480分辨率取景器 5. 16毫米CCD镜头 6. DC12V-5V转换模块 7. 5.5*2.5DC接口 6. 小型船型开关 7. 拨动开关 8. 显微镜用牛角遮光罩 工作方式: 去红外滤光片后的CCD进行场景成像（DC12V供电），捕获肉眼难以看清的夜景部分显示到640*480取景器上（DC5V供电），并在全黑条件下通过红外手电或红外激光进行补光（DC3.7V-4V供电），照亮场景。 性能参数: 1 . 重量350克左右，长度180毫米，依靠内置电池可持续工作四小时，在内置电池耗干且需要继续使用情况下，可外接电池继续使用。 2. 带有显示屏亮度、对比度调节开关 3. 配有机体正面，侧面20毫米标准导轨以及模组化20毫米卡具接口 3 . 因采用索尼的感光模组以及高分辨率（640*480）取景器，在极微光情况下即可高清观察，且可在夜间捕获主动红外监控设备，包括最新型号设备的红外光，实现反隐蔽监视。 4 . 打开红外激光辅助照明时，任意照度下均可观察，观察距离≥150米（局部观察，非全景，采用激光测距仪标定）。且即使在打开红外照射的情况下，普通摄像设备亦极难捕获到其照射光，照射源。 5 . 亦可定义为:星光夜视仪，即在星光条件下，观察清晰度远优于裸眼，城市区使用时，视情况无需红外补光，即可实现清晰观察。 6. 在使用850波段红外辅助照明时，红外手电条件下观察距离破百米，红外激光照射条件下，观察距离在已有基础上翻倍

yolov5m.zip模型文件，以及网络文件

三维阀门模型文件