1、YOLOv7反光衣检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7吸烟行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志， 2、classes: smoke； 3、检测结果和数据集参考： https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127354103?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7火焰检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: fire;

1、YOLOv7烟雾检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: smoke;

1、YOLOv7行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，map达90%以上 2、classes: person 3、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127541335?spm=1001.2014.3001.5502

可以将需要重新命名的多个文件自动数字命名排序

主要介绍了监控php-fpm并自动重启服务的shell脚本,脚本的主要功能：不断检查网站的状态,如果异常就重启php-fpm服务,需要的朋友可以参考下

基于深度学习的行人重识别系统代码实现 python代码实现 训练好的行人重识别模型 可重新训练 基于LINUX系统 包含可视化界面 包含行人重识别训练集、测试集

Market1501是在夏天于清华大学校园中所采集的。Market1501数据集的图片主要来源于6个不同的摄像头。该数据集提供训练集和测试集，总共包括拍摄到的1501个行人、32668个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有751人，包含12936张图像，平均每个人有17.2张训练数据；测试集有750人，包含19732张图像，平均每个人有26.3张测试数据。 Market1501中图片的命名格式为（以bounding_box_text种第一张图片为例）：0001_c1s1_000151_01.jpg。其中，0001表示该图片中行人的标签编号，即行人ID，从0001到1501；c1表示这张图片拍摄于1号摄像头，即摄像头ID，从c1到c6；s1表示该图片是第一个录像片段；000151表示该图片是从s1是c1s1的第000151帧图片；01表示是c1s1的第000151帧图片的第一个检测框。

用于实现一维小波去噪的程序！包括重构法，模极大值，软硬阈值法！