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数据集样本数量为5870，所有图片已标注为YOLO txt格式，划分为训练集、验证集和测试集，能直接用于YOLO算法的训练。可用于YOLO3d打印缺陷检测模型训练，机器学习，深度学习，人工智能，python，pycharm。

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对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

强化学习 强化学习的学习代码，算法包括Q-Learning、DQN、DDQN、PolicyGradient、ActorCritic、DDPG、PPO、TD3、SAC。 使用说明 python版本： 3.10.13 依赖库：requirements.txt 安装依赖库：pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/