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1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第一部分

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图像分类： AlexNet VGG GoogleNet ResNet ResNext MobileNet_v1_v2 MobileNet_v3 ShuffleNet_v1_v2 EfficientNet_v1 EfficientNet_v2 Transformer 目标检测： R-CNN Fast R-CNN Faster R-CNN FPN SSD RetinaNet YOLOv1 YOLOv2 YOLOv3 YOLOv3SPP

yolov4目标检测算法 ，一共1338张训练集，已标注好。可识别0 1 2 3 4 5手势，

关于数据 请参考YOLO-V3-Tensorflow 1. 训练模型前的准备 A.数据准备 数据的标注仍然采用VOC格式的数据标注形式，如果是其他的标注形式比如COCO请自行实现相关代码。将数据最终转化为如下形式： # 单行数据的结构： (path_filename, x1, y1, x2, y2, class_name) # Note: # 一个path_filename 可能对应多个类别(class_name)，每个类别占用一行数据 # x1, y1, x2, y2 是原图像的坐标, 而不是ratio后图像上的坐标 # (x1, y1) 标注框的左上坐标; (x2, y2) 标注框的右下坐标 # x1,y1------------------- # | | # | | # | |

告别繁琐步骤，用Python脚本一键训练自己的目标检测数据集 i Only need to Click Once

实现功能： 有3个QLabel作为显示区域分别是： 视频检测显示区域，原视频拍照显示，检测后视频拍照显示。 4个按钮作为功能选择，分别是： 打开视频，拍照，关闭摄像头，YOLO检测。

在之前的基础上，进行了升级，之前只能用一个视频进行检测，现在可以选择视频进行检测。 功能一致。