使用yolov5训练好的口罩检测模型，其中具体训练方法见我的博文《使用YOLOV5训练口罩检测模型》，链接https://blog.csdn.net/wchwdog13/article/details/128311482?spm=1001.2014.3001.5501
2022-12-14 11:27:29
13.78MB
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1、基于深度学习opencv实现电单车识别检测源码+模型(6800多个目标数据训练)+评估指标曲线+操作使用说明
2、模型文件使用含有6800+个目标数据集训练，训练集大且多样性充足
3、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
4、迭代200次，模型拟合较好。
5、识别一个类别：“电单车”
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-12-01 17:28:04
36.82MB
基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:28:00
92.04MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别类别只有“绝缘子”一类
【备注】有相关使用问题，可以私信留言跟博主沟通。
2022-11-29 16:27:59
41.79MB
1、yolov5检测源码+EDS模型文件+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:21
70.6MB
1、yolov5检测源码+表情识别检测模型+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:20
40.96MB
1、yolov5检测源码+pcb缺陷检测模型+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:19
42.05MB
1、yolov5检测源码+安全帽佩戴检测模型+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:17
42.03MB
1、yolov5检测源码+布匹缺陷检测模型+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、4张3080ti训练迭代150次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:17
41.99MB
1、资源包含yolov5检测源码+车辆车牌检测模型(监控视角)+使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
2022-11-28 21:26:16
92.15MB