pytorch实现的yolo_v3，我们只造最精致的轮子！如果你在运行过程中有任何问题，都可以评论或者私信我。

旋转目标框标注工具 用于yolo、centernet模型的数据集制作与训练 下载配置环境： pip install labelimg pip install pyqt5 运行setup.py

可用于YOLOv5/v6/v7/v8训练的农作物杂草数据集

实现了yolov5网络模型和unet多类别分割模型的联合C++部署，可直接运行。

广大粉丝要求，今特上传无人机检测领域内的小目标数据集。数据集中包含相关的图像和每张图片所对应的标注好的真实标签。特点：1、图片的原始像素高。2、待检测目标的像素基本在20x20-40x40。全部整理到网盘，可自行下载即可 格式：trainset (1.44 GB) valset (0.07 GB) testset-dev (0.28 GB) testset-challenge （0.28 GB）

基于Python实现的疲劳检测。通过YOLOv5加dlib对人脸进行标记，对驾驶员进行打哈欠（规定时间内打哈欠三次以上，视为瞌睡）、抽烟、喝水、玩手机行为的检测。实时显示眨眼次数，眼睛闭合程度，眨眼持续时间，打哈欠次数，嘴巴张开程度。可以调用摄像头检测或者是对视频进行检测，运行video. py对视频进行检测，把要检测的视频命名为input.mp4文件放在目录下，检测完成后会生成output.mp4文件。运行main.py调用电脑摄像头进行检测。安装好pycharm和anaconda，接着把Pytorch-GPU环境配置好，安装一些包，按照你解压的路径，改一下代码中对应文件的路径基本就可以运行了。GPU环境不会配的话可以直接用CPU，就是会卡一点。不会配置环境运行，有偿代运行wx:18256215256------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

火焰烟雾数据集 yolov5火焰烟雾检测，火焰烟雾报警系统，目标检测，深度学习，目标检测接单，yolov5，yolov7，可dai写 扣扣：2046删532除381

数据集包含四种类别，分别是张嘴闭嘴、睁眼闭眼 扣：2046删532除381 注意: 1.可定制！检测车辆，树木，火焰，人员，安全帽，烟雾，情绪，口罩佩戴……各种物体都可以定制，价格私聊另商！ 2.包安装！如果安装不上可以保持联系，3天安装不上可申请退货！

1.领域：matlab，YOLO网络的行驶车辆目标检测算法 2.内容：基于YOLO网络的行驶车辆目标检测matlab仿真+操作视频 3.用处：用于YOLO网络的行驶车辆目标检测算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

YOLOv8预训练权重文件集合(YOLOv8n,YOLOv8s,YOLOv8m,YOLOv8l,YOLOv8x) YOLOv8 pretrained Detect models are shown here. Detect, Segment and Pose models are pretrained on the COCO dataset, while Classify models are pretrained on the ImageNet dataset. Model size (pixels) mAPval 50-95 Speed CPU ONNX (ms) Speed A100 TensorRT (ms) params (M) FLOPs (B) YOLOv8n 640 37.3 80.4 0.99 3.2 8.7 YOLOv8s 640 44.9 128.4 1.20 11.2 28.6 YOLOv8m 640 50.2 234.7 1.83 25.9 78.9 YOLOv8l 640 52.9 375.2 2.39 43.7 165.2 YOLOv8x 640 53