压缩包内提供百度网盘下载链接，永不失效。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。

压缩包提供下载的百度网盘链接，请放心购买，永久不失效。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。 该数据集为自采集数据集，包含的数据类别：10类（丝带凤蝶、人纹污灯蛾、松墨天牛、日本脊吉丁、杨小舟蛾、杨扇舟蛾、柳蓝叶甲、桑天牛、褐边绿刺蛾、黄刺蛾），数据量：2262张，其中标注格式为VOC格式，可用于RCNN、YOLOv1-YOLOv7等各种目标检测模型训练。

yolov5训练与识别文件(有详细教程) 和半自动打标签程序 可结合文档,快速搭建环境,运行yolov5 内含: 调用摄像头识别程序 半自动打标签程序 打标签教程 trian程序 跟符合国人思维的教程与文件结构 通过关键词自动获取网络图片程序 yolov5常见报错 yolov5官方coco128数据集 yolov5 全部权重文件

本文件已对YOLOV5的代码进行全中文注释，帮助小伙伴们解决代码看不懂的问题，注释不易切用且珍惜，白嫖的话可以直接看，本项目配套https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_11911202.html进行讲解，需要更多详情的可以关注栏目，YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。目前 YOLOv5 发布了新的版本，6.0版本。在这里，YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性，同时也对模型做了微调，并且优化了模型大小，减少了模型的参数量。那么这样，就更加适合移动端了。【UTF-8编码】

1、YOLOv5反光衣检测，包含训练好的反光衣识别权重和数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、采用pytrch框架，python代码

使用yolov5进行摔倒检测，文件包含项目所需的所有文件，也包括环境安装文件，包含已训练好的模型权重文件，包含官方的detect文件和自写的demo，运行demo_person_fall.py即可，可自行更改路径识别图片和视频

标注的1300张数据集，以及训练好的模型，制作不易，欢迎下载

基于yolov5的车牌检测和识别.7z

1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、yolov5-deepsort行人检测和跟踪，包含YOLOv5训练好的行人检测权重以及各种训练曲线，目标类别为person 2、可以生成行人运动轨迹 3、pytorch框架，python代码 4、结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743