电力行业电线杆等位置常常会出现鸟巢,不及时移除将带来安全隐患和用电保障隐患,作为保障,需要在指定区域识别处是否有鸟类筑巢。里面有电线杆上鸟巢的数据集。
2022-07-07 09:12:53 628.1MB python yolov5 pytorch 深度学习
onnx部署最新版yolov5v6.1模型demo torch 1.8.1 torchvision 0.9.1 onnx 1.12.0 onnx-simplifier 0.3.10 onnxoptimizer 0.2.7 onnxruntime 1.11.1
2022-07-06 19:14:04 24MB YOLOV5 ONNX 部署 demo
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openvino2022部署最新版yolov5v6.1模型demo openvino 2022.1.0 openvino-dev 2022.1.0 openvino-telemetry 2022.1.1 torch 1.8.1 torchvision 0.9.1
2022-07-06 19:14:03 24.02MB openvino2022 yolov5 demo 部署
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电力行业电线杆等位置常常会出现鸟巢,不及时移除将带来安全隐患和用电保障隐患,作为保障,需要在指定区域识别处是否有鸟类筑巢。里面有电线杆上鸟巢的数据集。
2022-07-06 19:13:59 628.28MB 电线杆鸟巢识别 yolov5 pytorch 深度学习
YOLOv5-lite预训练权重文件(V5lite-e.pt/V5lite-s.pt/V5lite-g.pt/V5lite-c.pt) YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件 YOLOv5-lite预训练权重文件
2022-07-06 16:06:39 22.71MB yolov5-lite
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基于双目视觉和yolov5的目标检测系统,python代码
2022-07-06 09:13:03 59.03MB 双目视觉
该项目是基于yolov5实现对火焰的识别检测,可用于工业化场景中,如智慧工地,智慧电网,智慧小区等等。项目文件夹中已经上传了火焰的训练数据集,一共将近4000张图片,足够训练一个效果还不错的检测模型了。在我本机上,最终模型的准确率大概在97%左右,可进行工业化落地。同时,里面的数据集已经转换好txt格式,不需要再花时间去转换标签格式。基本上只要把相关的库安装好之后,直接就能运行训练和测试了。方便又省事~如果遇到了任何问题,可随时联系博主,第一时间无偿帮忙解决问题。
2022-07-05 21:05:50 275.8MB 火焰数据集 yolov5算法 电力行业
编码标记物智能识别系统,YOLOv5训练结果模型,内含best.pt,last.pt,对编码标记物的识别率达95%以上
2022-07-05 21:05:42 24.82MB 编码标记物
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YOLOV5数据集
2022-07-05 18:09:41 8.42MB YOLOV5数据集
机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。机器学习课程设计--基于yolov5的海棠花花朵识别检测系统源码+数据集+实验报告。已获高分项目。