该项目是基于yolov5实现对火焰的识别检测,可用于工业化场景中,如智慧工地,智慧电网,智慧小区等等。项目文件夹中已经上传了火焰的训练数据集,一共将近4000张图片,足够训练一个效果还不错的检测模型了。在我本机上,最终模型的准确率大概在97%左右,可进行工业化落地。同时,里面的数据集已经转换好txt格式,不需要再花时间去转换标签格式。基本上只要把相关的库安装好之后,直接就能运行训练和测试了。方便又省事~如果遇到了任何问题,可随时联系博主,第一时间无偿帮忙解决问题。
2022-07-05 21:05:50 275.8MB 火焰数据集 yolov5算法 电力行业
1.该数据集为手机盖板缺陷数据集 2.10000余张经过精确标注的数据
2022-07-05 17:05:15 129.4MB 深度学习缺陷检测手机后盖板
Ogre 类关系图,一帧渲染流程图,结构图,对理解Ogre源码有帮助。
2022-07-05 09:07:52 191KB Ogre 体系结构
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activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍activiti 工作流23张表详细介绍
2022-07-04 16:57:05 174KB activiti
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目 录 1、开发背景 2.系统功能设计 2.1 系统功能介绍 2.2 系统业务流程3.使用Dev C++创建项目 3.1 系统开发环境要求3.2 创建项目4.预处理模块设计4.1 文件引用 4.2 宏定义 4.3 定义全局变量 4.4 函数声明 5.游戏欢迎界面设计 5.1 游戏欢迎界面概述5.2 设置文字颜色 5.3 设置文字显示位置 5.4 设置标题部分5.5 设计字符花装饰界面5.6 设计菜单选项的边框5.7 设计菜单选项的文字6.游戏主窗体设计 6.1 游戏主窗体设计概述 6.2 打印输出游戏界面6.3 绘制俄罗斯方块 6.4 打印俄罗斯方块7.游戏逻辑设计(下落点与消除等) 7.1 游戏逻辑概述 7.2 判断俄罗斯方块是否可移动及下落 7.3 判断俄罗斯方块下落的痕迹与清除7.4 判断方块是否满行 7.5 随机产生俄罗斯方块类型的序号 8.开始游戏 8.1 开始游戏模块概述 8.2 显示俄罗斯方块 8.3 显示按键操作 8.4 9.游戏按键说明 9.1 游戏按键说明简介 9.2 按键说明界面的实现10.游戏规则介绍模块 .......等等 高效可靠。
2022-07-04 12:05:48 3.91MB c++ 游戏 设计 课程设计
86页最新视频监控解决方案.ppt
2022-07-04 10:03:59 20.76MB 张量
功能介绍 主要还是用来导出手机录制视频,一般长度不大。 也支持视频起始结束时间段内照片导出,还有间隔几帧导出功能。 比方视频帧率是30帧/秒,也就是1秒钟的视频有三十张照片,那么设置间隔为5的话,就是每秒导出6张照片。
2022-07-03 21:07:17 25.55MB 将手机视频转成一张张照片的软件
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Android andengine中直接加载多张小图片合成一张大图片生成动画精灵源码.zip
2022-07-03 19:07:17 1.41MB Android
目标检测之口罩检测数据集 格式是VOC数据格式: JPEGImages -- 图片保存的目标 Annotations -- 目标检测标注信息,一个xml文件对应JPEGImages里边的一张图片; 目标检测之口罩检测数据集 格式是VOC数据格式: JPEGImages -- 图片保存的目标,; Annotations -- 目标检测标注信息,一个xml文件对应JPEGImages里边的一张图片;
2022-07-03 17:55:44 754.66MB python 人工智能 口罩识别 VOC标注
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苹果数据集(带标注)YOLO和VOC格式 4000张数据增强后的图片 文件夹主要包含四个文件:VOC2007,VOC2007中包含了VOC格式标注、数据增强以后的图片、YOLO格式标注
2022-07-03 17:49:21 554.9MB 深度学习 人工智能 苹果数据集 YOLO