1、Darknet版yolov3 visdrone数据集训练模型，训练结果文件，包含visdrone.data , visdrone.names, yolov3 -visdrone.cfg， yolov3 -visdrone_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图，
2、用于检测各种俯视场景下的小目标，如行人、车辆等等
2022-05-12 21:05:26
219.74MB
Visdrone数据集YOLOv5在Visdrone数据集上训练结果：包括训练好的YOLOv5s和yolov5m两个模型；包含各种训练曲线和测试视频，附上了yolov5-5.0的代码，代码视版本5的，配置好环境后可以直接运行
2022-01-21 09:16:20
686.48MB
Visdrone数据集YOLOv5训练权重：
1、包括训练好的YOLOv5s-visdrone.pt 和yolov5m-visdrone.pt两个模型
2、包含各种训练曲线
3、包含相关场景测试视频
4、附上了yolov5-5.0的代码
2022-01-20 11:09:13
680.11MB
猜拳机械手的训练结果及源码。内部包含两个文件，分别为训练好的结果以及测试用的源码文件，通过python语言编写。本文件可用作做学习和分享用途，内容自主编写，仅做参考。
2021-12-22 13:53:15
13.44MB
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Visdrone数据集pytorch框架下YOLOv3训练结果，包含训练好的权重文件和各种训练曲线图，保存在runs/train文件夹下，附有相关场景下的测试视频和代码，代码为Ultralytics 版YOLOv3d代码
2021-12-08 09:10:54
608.63MB
yolov5火焰识别数据集训练结果，训练权重文件保存在了runs/train文件夹中，分别为yolov5s、yolov5m、yolov5l三个模型的训练结果和曲线图，附上了代码和火焰数据集，是版本5的代码，类别名为fire,有需要的可以下载使用
2021-11-27 09:13:56
557.05MB
Visdrone数据集YOLOv5s和YOLOv5m两个模型的训练结果，训练了300个epoches ;YOLOv5使用的是第五个版本，并且提供有相关场景下的测试的视频，有需要的可以下载
2021-10-22 20:08:18
265.38MB
用pbs提交任务，训练结束后打开其标准输出流，将标准输出流修改至如压缩包中base_all_SetOut的格式，利用read_plot.py绘制训练过程曲线图。
2021-08-10 14:09:59
3.7MB
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包含mono、tri1、tri2、tri3a、tri4a、tri5a已训练好的mdl、fst等文件，不包含dnn训练结果
2021-07-22 22:06:56
76B
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神经网络的参数主要是权重（weights）：W， 和偏置项（bias）：b。训练神经网络的时候需先给定一个初试值，才能够训练，然后一点点地更新，但是不同的初始化方法，训练的效果可能会截然不同。
这个代码就是研究不同神经网络参数初始化对训练结果的影响分析。具体可以看这篇博客：https://blog.csdn.net/weixin_42521239/article/details/103887798
2021-06-28 10:16:18
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