1、VOC水下垃圾检测数据集，几千张使用lableimg标注软件，标注好的真实场景的高质量图片数据，图片格式为jpg，标签有两种，分别为VOC格式和yolo格式，分别保存在两个文件夹中，包含许多不同类型的海洋垃圾的图像；数据场景丰富；类别为metal、wood、platstic、rubber、cloth等多个类别目标
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-14 14:09:44
172.55MB
1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-12 11:06:37
18.46MB
VM虚拟机
一.下载并解压zip文件
二.打开txt文件查看网址并点击网址
三.输入提取码后下载文件
四.下载后解压至电脑并打开安装包
五.根据安装指示进行安装
安装完成后便可使用VM虚拟机
2022-06-12 10:03:34
197B
1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-11 20:04:44
1.77MB
1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书
2、学习目标：快速完成相关题目设计；
3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛；
4、特点：直接可以编辑使用；
5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。
6、使用说明：下载解压可直接使用。
7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现，
了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源，
同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ，
并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作
提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、
原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料，
也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通，
方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用，
可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料
及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。
2022-06-11 11:01:00
2.29MB
pytorch基于神经网络模型与树莓派的智能垃圾桶项目源代码。利用训练好的神经网络模型迁移到树莓派上。再结合舵机和设计的垃圾桶结构，就可以完成垃圾的智能识别与智能分类工作。
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2022-06-10 14:06:39
157.67MB
深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。深度学习基于卷积神经网络的校园垃圾识别分类系统源代码。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目。借助AI进行垃圾识别分类识别。
2022-06-10 14:06:31
5.09MB