1、YOLOv7行人检测训练权重 ,附有各种训练曲线图,可使用tensorboard打开训练日志,map达90%以上 2、classes: person 3、检测结果和数据集参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127541335?spm=1001.2014.3001.5502
2022-12-01 12:27:57 117.97MB YOLOv7行人检测训练权重 YOLO
1、YOLOv7车辆行人检测训练权重 ,附有各种训练曲线图,可使用tensorboard打开训练日志,map达90%以上 2、classes: person、car 3、检测结果和数据集参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127988082?spm=1001.2014.3001.5502
2022-11-28 12:25:40 544.7MB YOLOv7车辆行人检测
行人检测训练样本.7z
2022-07-14 16:05:01 56.33MB 数据集
1、YOLOV5行人检测,内含各种训练曲线图,在几千张街道和交通场景的行人数据集中训练得到的权重,并附有数据集,使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据,图片格式为jpg,标签有两种,分别为xml格式和txt格式,分别保存在两个文件夹中,类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测,map达90%多 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,代码是python的
2022-07-10 21:07:03 460.51MB YOLOv5行人检测 YOLO行人检测
1、YOLOV5行人检测,内含各种训练曲线图,并包含数据集,使用lableimg软件标注软件标注好的行人数据,图片格式为jpg,标签有两种,分别为xml格式和txt格式,分别保存在两个文件夹中,类别名为person; 可以直接用于YOLO系列的行人检测 2、数据集和检测结果参考:https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743 3、pyqt界面可以 检测图片、视频和调用摄像头,有相应的选择项 4、采用pytrch框架,代码是python的
1、YOLOv5行人检测训练权重 ,附有各种训练曲线图 2、场景:街道,公路行人检测,一万多数据训练得到,准确率达90%以上, 3、classes: person 4、并包含3000张多行人数据,标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考:https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876
这是hog+svm行人检测算法中D盘的文件,把这个压缩包解压到D盘,并结合hog+svm行人检测算法中的代码使用。把待检测的图片放入TestData这个子文件夹中即可
2022-04-05 20:54:42 18.63MB hog svm 行人检测 训练样本
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darknet版yolov4行人检测训练权重;配置文件为data/coco.names; cfg/yolov4.cfg; cfg/coco.data; 训练图片尺寸 512x512;类别名person;训练好的权重保存在backup中,附训练loss图和map曲线图,并包含行人训练数据集800多张
2021-11-26 17:07:48 332.02MB 目标检测 yolov4 darknet 行人目标检测
1000张行人检测的负样本,分辨率为320X240,可用于训练行人检测分类器,本人已使用样本训练出.xml分类器,检测效果良好。另外正样本(POS)如需要请见另一个资源(负样本也很多,正负样本上传容量受限)。
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行人检测训练库,负样本12000,正样本2400.
2019-12-21 22:11:42 39.65MB 行人检测训练
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