1、基于yolov5算法实现口罩识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、识别类别为：“戴口罩”，“不戴口罩”
4、大量数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:55
41.35MB
1、基于yolov5算法实现摩托车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、训练使用4142张图片训练，9000多个目标对象
4、迭代200次，模型拟合nice，高评估指标。
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2022-11-29 16:27:54
42.6MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子及绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷”
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2022-11-29 16:27:53
41.2MB
1、基于yolov5算法实现卫星拍摄倒塌房屋区域检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测类别：卫星拍摄的倒塌区域
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2022-11-29 16:27:52
42.16MB
1、基于yolov5算法实现红绿灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、识别4类别：红灯、绿灯、黄灯、交通灯
4、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:52
41.68MB
1、基于yolov5算法实现刀棒识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测类别为2类：“刀”，“棒子”
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2022-11-29 16:27:49
41.19MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别检测1个类别：“绝缘子”
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2022-11-29 16:27:48
41.29MB
1、基于yolov5算法实现马匹识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、3000多张数据训练，接近7000个目标。
4、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:47
42.49MB
1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“头盔”和“人头”
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2022-11-29 16:27:46
88.98MB