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
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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
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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
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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
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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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包含车辆正负样本，以及opencv_createsamples.exe、opencv_traincascade.exe以及训练样本结果
2019-12-21 18:55:03
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