1、YOLOv5行人跌倒检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: fall; 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/127165057?spm=1001.2014.3001.5502

YOLOv3玩手机行为检测训练模型 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志， 包含YOLOv3和yolov3_tiny两种训练权重

1、YOLOv5反光衣检测和模型训练 ，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水果检测训练模型YOLOv7和YOLOv7x ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2 、水果检测类别：苹果、橘子、梨子； 3、包含水果检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种

原始github地址：https://github.com/hellochick/PWCNet-tf2

1、YOLOv5道路和桥梁裂缝检测训练权重 ，附有各种训练曲线图 2、classes: crack 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/127131688?spm=1001.2014.3001.5501

Pre-trained models are available here. All models are trained on Kinetics-700 (K), Moments in Time (M), STAIR-Actions (S), or merged datasets of them (KM, KS, MS, KMS).

基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBERT预训练模型实现答案预测分类——数据集基于ALBE

包含 "yolov3.cfg"是模型的架构 "yolov3.weights"是预训练权重！ 不含TensorFlow和Pytorch，使用的OpenCV，非常方便，只有一个py文件，代码非常少，支持图片、视频、摄像头！非常好用！

基于pytorch预训练模型使用Faster RCNN调用摄像头进行目标检测【无敌详细！简单！超少代码！】