YOLOv3火焰烟雾识别训练结果，包含训练好的两个模型，安装好环境后可以直接使用， 类别名fire和smoke， 框架：pytorch; 代码：python

YOLOv5火焰烟雾识别训练结果，包含训练好的两个模型，安装好环境后可以直接使用， 类别名fire和smoke，包含标注好的数据集

ca-fires-history 跟踪来自火灾数据 如果此仓库已更改，则每二十分钟存档一次最新版本的 。 该项目的背景：

火灾检测数据集，都已经标注好，YOLO和VOC两种标签格式，可以直接用于火焰检测，数量为2000多张，类别名为fire， 数据和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

关于Interpretable Deep Learning under Fire这篇论文的演讲PPT和讲稿

YOLOv5火焰识别，代码+训练好的权重+5000多张标注好的VOC格式火焰数据集 详情见：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、YOLO火焰检测数据集，只对图像中的火焰进行了 标注，类别我为 fire，标签格式为VOC和YOLO两种格式， 2、 数量： 6602 3、可以直接用于YOLO算法的火焰检测 4、YOLOv5训练权重：https://download.csdn.net/download/weixin_51154380/49874877

SNN脉冲神经网络中integrate-and-fire neuron神经元仿真测试

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