【实际项目应用】： 社区安防、学校安防、危险器具检测等 【数据集说明】： 刀具棍棒检测数据集，一共1200张图片，标签有两类，分别为[刀具、棍棒]，即['dao','bang']，多种背景，数据分布均匀，标签包含voc（xml）、yolo（txt）两种格式，多种目标检测算法可直接使用。纯手工标注，标注精准，算法拟合较好，数据质量可靠。 【备注】若需要json格式标签，或数据集使用问题，请私信留言。

（fanqiang）英伟达官方下的，亲测有用

机场数据集停机坪数据集500张sample，共5万(持续增加中)。主要是飞机，人车的目标检测。适用于民航安全，跑道安全，人车入侵识别；候机楼，地勤保障，航班全流程节点功能的实现和智慧机场的建设。更多数据邮件联系yuanc000000@gmail.com

Yolov1、Yolov2、Yolov3、Yolov4、Yolov5、YoloX、Yolov6的算法迭代史，做成ppt形式希望帮助到大家

一、绪论 （一）选题背景及意义 （二）国内外研究现状 （三）本文主要研究内容 二、相关技术介绍 （一）目标检测 （二）YOLO算法 三、系统总体设计 （一）系统需求分析 （二）系统功能设计 四、系统实现 （一）图像预处理 （二）图像识别 （三）代码实现 五、总结与展望 主要参考文献 一、绪论 （一）选题背景及意义 （二）国内外研究现状 （三）本文主要研究内容 二、相关技术介绍 （一）目标检测 （二）YOLO算法 三、系统总体设计 （一）系统需求分析 （二）系统功能设计 四、系统实现 （一）图像预处理 （二）图像识别 （三）代码实现 五、总结与展望 主要参考文献

2022新整理红外热图像目标检测数据集（9500多张图像，及其对应可见光图像，COCO标签，80类），全套共13.4G

这个项目使用热门的目标检测算法yolov5算法，实现了对于戴口罩和不戴口罩的人脸识别需求，项目运行之后展示一个由qt技术编写的主界面窗口，项目可以实现图片和视频的检测。图片检测需要上传图片，系统会自动识别出图片中的人是否佩戴口罩。视频检测中包括实时监测和文件检测，实时监测可以通过摄像头直接识别出未佩戴口罩的人。在机器学习技术中，要想使得所训练的模型具有较高的准确度，其中一个关键就是要有足够量的数据让它进行一轮又一轮的学习，不断提取特征，分析，学习。在这个项目中，数据集文件夹为yolo_mask，数据集文件夹下分两个文件夹 images和labels，这两个文件夹分别存储图片数据和图片标签数据文件，这两个文件夹都分别下分test,train,val文件夹，分别表示测试集，训练集，验证集和其标注文件。在这个项目中，我们选用了2000张图片数据，其中训练集，测试集，验证集按照6：2：2的比例分配数据。将这些图片数据分别存储在，然后使用图形图像注释工具LabelImg对这2000张图片数据进行标注，标注完成之后会得到一系列的txt文件，这里的txt文件就是目标检测的标注文件。

包含 "yolov3.cfg"是模型的架构 "yolov3.weights"是预训练权重！ 不含TensorFlow和Pytorch，使用的OpenCV，非常方便，只有一个py文件，代码非常少，支持图片、视频、摄像头！非常好用！

目标检测 1.以YOLOv1、YOLOv2模型为展开 了解什么是单阶段模型 主干网络构造 损失函数构造 2.把模型发展优化以主干网络、Neck、Head展开来进行横向对比 3.把YOLO模型应用到汽车检测、烟雾识别等领域优点和局限性分析 4.加入哪些方法优化模型

yolov5网络剪枝代码