1、俯视场景下自行车目标检测数据集，用于自行车检测，标签格式为txt和xml两种。可以用于YOLO自行车检测 2、一个类别，类别名为 bicycle 3、数据参考和检测结果展示：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、数量：3496 5、从Visdrones数据集总提取得到

1、俯视场景下三轮车目标检测数据集，用于三轮车检测，标签格式为txt和xml两种。可以用于YOLO三轮车检测 2、一个类别，类别名为 tricycle 3、数据参考和检测结果展示：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 4、数量：2270 5、从Visdrones数据集总提取得到

本文件主要是关于高斯混合模型的运动目标检测，以及针对高斯混合模型检测方法的不足，提出了改进的方法。需要的可以下载下来看看。

这是yolov5的识别的模型和源码,python写的，可以参考我发的yolov5穿越火线识别文章。额能够准确的识别保卫者和潜伏者。本文不会讲解关于yolov5的理论问题，只是教大家实操，这篇文章可以帮助大家学会yolov5的训练与识别。 运行yolov5s,你也可以将其他模型放到my_dates文件夹下。Yolov5是 YOLO算法 （You Only Look Once）的第5个版本，YOLO可以说是当前实时对象检测算法中的佼佼者，它由Redmon等人在2016年的一篇论文中命名的，目前广泛应用于多种AI 目标对象检测场景中，可以非常方便的检测出图像中的对象类别，比如人、车、动物等。YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。

代码来自：https://github.com/ultralytics/yolov5 就是简单的一个目标检测任务，免费公开。 想要数据集的：https://download.csdn.net/download/weixin_47691066/85203171

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1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第一部分

1.钢板表面划伤数据集 2.钢板表面孔洞数据集 3.钢板表面焊缝数据集 4.该数据集由铝型材数据集和德国DAGM数据集混合制作，铝型材数据集有10个类别，选择上述三类，德国DAGM数据集也有10个类别，选取其中上述三个类别。 5.部分标签文件手工标注 6.共4282张jpg图片和其对应的4282个xml格式的标签 7.经过整理，直接可以用 8.由于文件有1.67G所以分两次上传 9.第二部分