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Yolov7预
训练权重
Yolov7的全部预
训练权重
,github上的链接下载慢容易断联 项目源地址: https://github.com/WongKinYiu/yolov7 预
训练权重
文件列表: yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt
2022-07-13 12:05:13
728.76MB
YoloV7
预训练权重
1
yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪+
训练权重
1、yolov5-deepsort俯视场景下visdrone数据车辆检测和跟踪,包含YOLOv5训练好的visdrone数据集权重以及各种训练曲线 2、可以生成目标运动轨迹 3、pytorch框架,python代码 4、结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-07-12 17:05:46
309.56MB
车辆检测和跟踪
deepsort车辆检测和跟踪
YOLOv3的Darknet53主干网络的预
训练权重
,为pytorch版本,文件格式为.pth
YOLOv3的Darknet53主干网络的预
训练权重
,为pytorch版本,文件格式为.pth
2022-07-10 12:55:10
155.01MB
pytorch
网络
源码软件
人工智能
1
yolov7代码及全部预
训练权重
该资源包含: 1.yolov7的代码 2.yolov7.pt yolov7x.pt yolov7-w6.pt yolov7-e6.pt yolov7-d6.pt yolov7-e6e.pt等6个预
训练权重
文件
2022-07-07 20:07:54
728.09MB
yolov7
预训练权重
权重
pt文件
1
YOLOv5-lite预
训练权重
文件
YOLOv5-lite预
训练权重
文件(V5lite-e.pt/V5lite-s.pt/V5lite-g.pt/V5lite-c.pt) YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件 YOLOv5-lite预
训练权重
文件
2022-07-06 16:06:39
22.71MB
yolov5-lite
1
用yolo3训练自己的数据集,规范佩戴口罩,不规范佩戴口罩及未佩戴口罩yolov3模型
训练权重
参考博客链接:https://blog.csdn.net/m0_46384757/article/details/116424523
2022-07-01 21:07:40
657.58MB
计算机视觉
数据集
yolov3 512输入预
训练权重
yolov3 512输入预
训练权重
2022-06-27 19:10:20
448.02MB
yolov3
1
pytorch SRCNN训练测试代码预
训练权重
基于pytorch平台的,用于图像超分辨率的深度学习模型:SRCNN。 其中包含网络模型,训练代码,测试代码,评估代码,预
训练权重
。 评估代码可以计算在RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比PSNR和结构相似度。
2022-06-15 21:05:24
2.39MB
pytorch
SRCNN
深度学习
超分辨率
1
pytorch FSRCNN训练测试代码预
训练权重
基于pytorch平台的,用于图像超分辨率的深度学习模型:FSRCNN。 其中包含网络模型,训练代码,测试代码,评估代码,预
训练权重
。 评估代码可以计算在RGB和YCrCb空间下的峰值信噪比PSNR和结构相似度。
2022-06-15 21:05:23
12.24MB
pytorch
python
深度学习
超分辨率
1
Visdrone数据集YOLOv5
训练权重
+pyqt界面
1、yolov5下俯视场景下车辆行人检测视觉检测,包含YOLOv5s和YOLOv5m两种训练好的visdrone数据集权重,以及PR曲线,loss曲线等等,有pyqt界面,目标类别为车辆行人等 2、pyqt界面可以检测图片、视频、调用摄像头 3、数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、采用pytrch框架,python代码
2022-06-10 14:06:40
231.87MB
Visdrone数据集YOLOv
pyqt界面
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