图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0） 图像标注、训练、识别（Keras2.3.1+TensorFlow-gpu2.1.0 + cuda10.0

环境工程CAD技术：第六章 标注

1、YOLOV5训练好的飞鸟检测模型+pyqt界面，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的

1、YOLOV5训练好的飞鸟检测检测模型，包括YOLOv5s-bird.pt和YOLOv5m-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的

人工智能-机器学习-计算语言学视角下的语料库标注探析.pdf

标注好的打电话数据集，包括图片和标注好的xml文件，里面包含图片和xml文件，可用于yolov4训练、yolov5训练，训练可达到百分90以上。包含图片和使用labelimg软件标注生成的.xml文件，已全部手工标注完成，可以训练完整的识别度极高的.h5模型和.pth模型

大数据-算法-针对文本和时间序列数据的正例未标注学习算法研究.pdf

烟雾数据集，手工精细标注，里面包含图片和xml文件，可用于yolov4训练、yolov5训练，训练可达到百分90以上。包含图片和使用labelimg软件标注生成的.xml文件，已全部手工标注完成，可以训练完整的识别度极高的.h5模型和.pth模型

web安全数据集，可以用于入侵检测，包含标注数据集与原始数据集，主要用于机器学习和深度学习在安全领域建模。

1、YOLOv3训练好的飞鸟检测检测模型，包括yolov3-bird.pt和yolov3_tiny-bird.pt两个训练好的模型，并包含近1000张标注好的鸟类数据集，标签格式为xml和txt两种，类别名为bird， 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、另外一万多张飞鸟数据集 https://download.csdn.net/download/zhiqingAI/85110825 4、采用pytrch框架，代码是python的