软件说明： 1.使用说明见：https://blog.csdn.net/weixin_40950590/article/details/133248266 2.源代码支持Windows/Ubuntu/Mac下编译 操作说明: 1.通过工具栏->设置标注类型 进行配置标注类型 2.按住鼠标左键不放滑动鼠标对图像进行标注 3.通过左键盘上的数字键快捷切换标注类型 4.双击鼠标左键可以修改选中框的坐标信息 快捷键使用说明: 1.~键和delete键 删除选中的框 2.左键盘数字1 到 0 可以在软件界面设置标注类型的快捷切换键 3.上、下、左、右键 移动选中框的坐标，每按1次移动1个像素 4.当图片尺寸大于显示框时按鼠标滑轮1:1显示图像大小 联系方式: QQ:250098917 WX:zzn250098917

Yolo系列网络结构图visio文件

该数据集是人员跌倒数据集，一共近10000张，都是有效高清图片，可以直接用来训练，不需要再做额外的数据清洗工作。购买之后，可手把手进行训练辅助教学，保证训练代码可以跑通，喜欢的可以看看~~

目标检测yolo系列python3.9环境依赖包全集 提供给离线服务器安装包torch-1.10.1+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64 torchvision-0.12.0+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64 torchaudio-0.11.0+cu113-cp39-cp39-linux_x86_64

自动标注工具（适用于yolo系列所有数据集）

此次ppt是在公司实习讲的一篇目标检测yolo系列最新的yolov7

TIV红外人员数据集，已转为yolo格式，共包含7136张训练集，1784张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外人员检测数据集基础数据。

Flir红外数据集，已过滤筛选为3个类别，包括人员，骑车的人，汽车三种类别（person, bicycle, car）,已转为yolo格式，共包含8862张训练集，1366张测试集数据，用于yolo目标检测系列训练，数据清晰，可作为红外检测数据集，自动驾驶等场景的基础数据。数据大小超限制，已放链接，可下载。

该资源为我研究方向，基于机器视觉的轴承表面缺陷检测研究所需的算法总结

各种车辆类别的YOLO数据集，数据集车辆分为五个类别，分别为Ambulance、Bus、Car、Motorcycle、Truck。可直接用于车辆相关的神经网络训练。