Darknet版YOLOv4旋翼无人机视觉识别： 1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张数据集，类别名为drone，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4吸烟检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线 2、包含2000多张吸烟检测数据集，类别名为smoke，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4猫狗检测： 1、包含训练好的YOLOv4和YOLOv4_tiny两种weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map达90%以上 2、包含3000张猫狗检测数据集，类别名为cat和dog，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4火焰和烟雾检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线 2、包含500张火焰烟雾检测数据集，类别名为fire和smoke，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/12423074

Darknet版YOLOv4火焰检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到80%以上 2、包含2000多张火焰检测数据集，类别名为fire，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv4飞鸟检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到95%以上 2、包含5000多张鸟类检测数据集，类别名为bird，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv4安全帽检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多 2、包含6000多张安全帽检测数据集，类别名为person和hat，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

Darknet版YOLOv4人脸和口罩检测： 1、包含训练好的weights权重文件，以及后缀为cfg、data、names的配置文件，并包含训练map曲线和loss曲线，map到90%多 2、包含8000多张口罩检测数据集，类别名为face和face_mask，标签格式为txt和xml两种，分别保存在两个文件夹中 3、检测效果参考：https://blog.csdn.net/zhiqingAI/article/details/124230743

1、Darknet版YOLOv4烟雾检测训练模型，训练好的 权重文件，包含smoke.data , smoke.names, yolov4-smoke.cfg， yolov4-smoke_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、检测结果见：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/124480876 3、并附有2000+烟雾检测数据集，标签为VOC格式

1、Darknet版YOLOv4 visdrone数据集训练模型，训练结果文件，包含visdrone.data , visdrone.names, yolov4-visdrone.cfg， yolov4-visdrone_best.weights权重文件，并包含训练loss曲线和map曲线图， 2、用于检测各种俯视场景下的小目标，如行人、车辆等等