农产品价格明细数据集、训练集

基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。 基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。基于YOLOV5的交通标志识别检测系统源码+数据集+训练好的模型.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分达到98分，都经过严格调试，确保可以运行！放心下载使用。

ResNet18_CIFAR10-使用Pytorch和CIFAR10数据集训练ResNet18

《基于YOLOv5的手势识别系统(含手势识别数据集+训练代码)》：https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/126750433 手势识别（HGR）作为人机交互的一部分，在汽车领域、家庭自动化系统、各种视频/流媒体平台等领域具有广泛的实际应用。本篇博客，将基于YOLOv5搭建一个手势识别目标检测系统，支持one,two,ok等18种常见的通用手势动作识别，目前基于多目标检测的手势识别方法YOLOv5s的平均精度平均值mAP_0.5=0.99569，mAP_0.5:0.95=0.87605，基本满足业务的性能需求。

a) 传感器高频数据：该数据来自于模温机及模具传感器采集的数据，文件夹内每一个模次对应一个csv文件，单个模次时长为40~43s，采样频率根据阶段有20Hz和50Hz两种，含有24个传感器采集的数据； b) 成型机状态数据（data_spc）：该数据来自成型机机台，均为表征成型过程中的一些状态数据，每一行对应一个模次，数据维度为86维； c) 机台工艺设定参数（data_set）：文件夹中含有注塑成型的81种工艺设定参数； d) 产品测量尺寸(size)：文件夹内含有每个模次产品的3维尺寸；

数据集YOLOv5实现佩戴安全帽检测和识别(含佩戴安全帽数据集+训练代码

新手入门必备！可以尝试一下。里面可以直接运行，把自己的数据集替换掉即可，也可以私信我替换！

新手入门必备，可以尝试一下，这里可以直接用自己的数据集替换掉就好了，也可以私信我进行替换！

博客原文《深度学习目标检测：YOLOv5实现红绿灯检测(含红绿灯数据集+训练代码) 》https://blog.csdn.net/guyuealian/article/details/128240198 ； 目前，基于YOLOv5s的红绿灯检测精度平均值mAP_0.5=0.93919，mAP_0.5:0.95=0.63967，基本满足业务的性能需求。另外，为了能部署在手机Android平台上，本人对YOLOv5s进行了模型轻量化，开发了一个轻量级的版本yolov5s05_416和yolov5s05_320，在普通Android手机上可以达到实时的检测和识别效果，CPU(4线程)约30ms左右，GPU约25ms左右 ，基本满足业务的性能需求。

x光安检数据集 包含【训练集3369张】【验证集722张】【测试集723张】 适合YOLO系列算法，已划分完成，可以直接训练 【本数据集仅供学习使用】