1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

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在protues平台上，搭建电压采集系统，通过stm32的ADC通道，对IO口电压进行读取，然后使用DMA通道对数据进行传输，最后电压信息可以通过UART和LCD1602进行实时显示。如果需要与串口调试助手链接，需要下载VSPD虚拟串口软件，下载及使用方式很容易找到，不做赘述。程序设置阈值，从而达到蜂鸣器报警的操作。内有工程源码+protues原理图。

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这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

车险理赔数据：包含了6w+样本 veh_value: 车辆价值 exposure: 保险时间 clm: 是否发生过索赔(1代表发生过，0代表未发生过) numclaims: 索赔次数 claimcst0: 第一次索赔的费用 veh_body: 车辆类型 veh_age: 车辆年龄 gender: 被保险人性别 area: 地区 agecat: 年龄类别

OASBUD数据只提供了一个.mat文件，想要使用这个数据集，需要将原始数据读取为图像，这里是数据读取的代码示例

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yolo格式的二维码数据集，可用于训练商用级的二维码检测模型，搭配训练教程： https://blog.csdn.net/liuhao3285/article/details/120589835?spm=1001.2014.3001.5502。0积分下载地址：https://mbd.pub/o/CoderInCV/work