完整版深度神经网络及目标检测学习笔记.docx

【T-CSVT 多模态目标检测数据集（25个视频）】.7z

本文介绍了一个执行连续小波变换的Java示例应用程序。

1.一共有7193张标注过的口罩数据 2.分为3类，戴口罩、未戴口罩和没戴好口罩 3.以转换为yolo格式 4.可以直接给yolo系列目标检测算法进行训练 5.7193张图像均不重复，不是依靠数据增强获得的数据集 6.可用于后续数据增强处理 7.文件结构清晰，便于后续处理和拆分

1.训练好的yolov7口罩检测模型 2.模型存放在runs文件夹 3.内部有教程 4.精度93%左右 5.有多个训练好的模型可以使用 6.分为3类，戴口罩、未戴口罩和没戴好口罩

faster_rcnn源码详细注释版 从训练、测试的参数到每一步源码，均有详细的批注，如果在使用中有问题，可以在对应博客评论区留言，或者私信我

压缩包内提供百度网盘下载链接，永不失效。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。 该数据集为自采集数据，包含训练集及验证集3880张，测试集1770张。标签为人行道和斑马线两种标签，目前支持XML与YOLO格式的目标检测网络训练。可用于道路安全、行人礼让等任务探索。

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本文件已对YOLOV5的代码进行全中文注释，帮助小伙伴们解决代码看不懂的问题，注释不易切用且珍惜，白嫖的话可以直接看，本项目配套https://blog.csdn.net/qq_39237205/category_11911202.html进行讲解，需要更多详情的可以关注栏目，YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了。目前 YOLOv5 发布了新的版本，6.0版本。在这里，YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性，同时也对模型做了微调，并且优化了模型大小，减少了模型的参数量。那么这样，就更加适合移动端了。【UTF-8编码】

1、YOLOv5反光衣检测，包含训练好的反光衣识别权重和数据集，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 2、有pyqt界面，可检测图片、视频和调用摄像头 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