1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明
2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足
3、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
4、迭代200次，模型拟合较好。
5、识别一个类别：“电单车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-12-01 17:28:04
36.82MB
yolo实现手术器械目标检测样本，已标注，包括四种不同的手术器械，可直接使用。
2022-12-01 17:27:44
366.1MB
1
维修工具图片及打好的标签，共包含3k+张图片，其中十一种类别工具，如扳手，螺丝刀，钳子等等
2022-12-01 17:27:43
84.66MB
1
1、YOLOv7行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，map达90%以上
2、classes: person
3、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127541335?spm=1001.2014.3001.5502
2022-12-01 12:27:57
117.97MB
1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+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、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“truck”
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2022-11-29 21:26:59
92.95MB
基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明
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。
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2022-11-29 16:28:00
92.04MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+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、识别类别只有“绝缘子”一类
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2022-11-29 16:27:59
41.79MB
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、YOLOv7绝缘子检测训练权重 ，附有各种训练曲线图
2、map达90%以上，
3、classes: insulator
4、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种
5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127229895?spm=1001.2014.3001.5502
2022-11-28 21:26:39
932.69MB