Darknet版YOLOv3猫狗检测：
1、包含训练好的YOLOv3和YOLOv3_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上
2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074
2022-06-04 12:06:32
328.22MB
Darknet版YOLOv3火焰和烟雾检测：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线
2、包含500张火焰烟雾检测数据集，类别名为fire和smoke，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074
2022-06-04 12:06:31
222.15MB
Darknet版交通场景YOLOv3汽车识别：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%以上
2、包含1万张KITTI汽车检测数据集，类别名为car，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074
2022-06-03 12:05:22
956.48MB
Darknet版YOLOv3火焰识别：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上
2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-03 09:09:35
386.29MB
Darknet版YOLOv3飞鸟检测：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到95%以上
2、包含5000多张鸟类检测数据集，类别名为bird，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-02 16:06:23
405.48MB
Darknet版YOLOv3安全帽检测：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多
2、包含6000多张安全帽检测数据集，类别名为person和hat，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-01 16:06:24
379.21MB
Darknet版YOLOv3人脸和口罩检测：
1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多
2、包含数千张口罩检测数据集，类别名为face和face_mask，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
2022-06-01 09:14:55
778.22MB
enetb0-coco.conv.132 (15M) for yolov3 pretrain model in darknet
detail in https://github.com/AlexeyAB/darknet
enetb0-coco.conv.132 (15M) for yolov3 pretrain model
detail in https://github.com/AlexeyAB/darknet
2022-06-01 07:08:05
13.77MB
1
1、yolov3行人跌倒检测，包含yolov3训练好的行人跌倒检测权重以及PR曲线，loss曲线等等，map达90% 多，在行人跌倒数据集中训练得到的权重，目标类别为fall 共1个类别，并附1000多张行人摔倒数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中
2、数据集和检测结果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743
3、采用pytrch框架，python代码，可以和YOLOv5共用一个环境，配置好环境就可以加载已经训练好的模型直接进行测试，得出结果
2022-05-27 21:05:50
432.51MB