由于C++语言的运行优势，多数算法模型在实际应用时需要部署到C++环境下运行，以提高算法速度和稳定性
本文主要讲述WIn10下在VS工程中通过Opencv部署yolov5模型，步骤包括：
1.python环境下通过export.py导出.onnx模型
2.C++环境下通过tensorrt进行模型导入和调用，过程中实现int8量化加速
适合刚开始部署模型的小白或者研究者，内附教程
2023-04-20 20:52:45
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yolo格式的口罩数据集
在我们的日常生活生产中，一些对安全和卫生有要求的车间，戴口罩是一个不可或缺的要求。为了保证生产车间的安全，确保车间的规则落实到位，我们引入了口罩检测，从而提醒员工派戴口罩
2023-04-19 23:42:24
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。该系统以运动目标的
检测和跟踪模块为基础，对监控中运动目标产生的行为进行定义和识
别，当有周边入侵，展览区域抗违规等违规行为发生时，自动的进行行
为识别和实时报警，并且抓取事件发生时的图像，定位违规目标，能够
使监控人员迅速的做出反应
2023-04-19 23:28:25
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基于多标签的目标检测，与传统的木匾检测算法不同，最后实现分类
2023-04-19 15:44:00
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利用网上找的数据集进行标注训练，适合自己的毕业课题，目标输出例子 京A 88888
可以增加数据集 识别新能源号牌 ，需要帮助可以联系本人
2023-04-18 16:33:18
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本应用为“车牌检测与识别”，检测模型基于卷积神经网络训练，训练平台为yolov5s，车牌检测训练样本数据集大概有5000张，车牌识别训练样本数据集大概有2000张。本应用包括以下三部分：训练数据集（已经标注，可采用yolov5进行训练）、车牌检测模型文件和车牌字符识别模型文件（包括pt格式和onnx格式）、基于java swing构建的demo程序（基于此，可以扩展成WEB应用、微服务等）。
2023-04-18 10:03:13
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行人或办公室场景，人员打电话裁剪图，训练集，共8201张图片，带xml格式标注文件，另有相同场景未打电话照片。可用于目标检测或者分类场景数据集。
2023-04-14 20:12:12
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--Tensorflow+SSD+Yolo（目标检测）文章8.YOLO_v3训练过程
该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图，以防参考帖子失效。
2023-04-14 17:37:12
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用yolov5算法实现摔倒行为检测识别，模型已经训练完毕，存放路径在runs/train目录下，模型可以直接拿来使用，相应的训练参数见runs/train下面的相应图形，检测效果见runs/detect目录下。可以用来做异常行为或者智能守护中的摔倒行为检测等应用。
2023-04-12 20:15:44
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