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2024-03-25 10:34:22 69.85MB 网络 网络 目标检测 深度学习
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python方法【探索人工智能的宝藏之地】 无论您是计算机相关专业的在校学生、老师,还是企业界的探索者,这个项目都是为您量身打造的。无论您是初入此领域的小白,还是寻求更高层次进阶的资深人士,这里都有您需要的宝藏。不仅如此,它还可以作为毕设项目、课程设计、作业、甚至项目初期的立项演示。 【人工智能的深度探索】 人工智能——模拟人类智能的技术和理论,使其在计算机上展现出类似人类的思考、判断、决策、学习和交流能力。这不仅是一门技术,更是一种前沿的科学探索。 【实战项目与源码分享】 我们深入探讨了深度学习的基本原理、神经网络的应用、自然语言处理、语言模型、文本分类、信息检索等领域。更有深度学习、机器学习、自然语言处理和计算机视觉的实战项目源码,助您从理论走向实践,如果您已有一定基础,您可以基于这些源码进行修改和扩展,实现更多功能。 【期待与您同行】 我们真诚地邀请您下载并使用这些资源,与我们一起在人工智能的海洋中航行。同时,我们也期待与您的沟通交流,共同学习,共同进步。让我们在这个充满挑战和机遇的领域中共同探索未来!
2024-02-12 19:08:15 16.79MB 数据集 课程资源
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最新yolov7的使用 1、资源内容:基于yolov7训练自己数据集(完整源码+说明文档+数据).rar 2、代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 3、适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。 4、作者介绍:某大厂资深算法工程师,从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年;擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验,欢迎交流学习。
2024-02-12 15:00:25 9.03MB 数据集
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YOLOv5|YOLOv7|YOLOv8改各种IoU损失函数:YOLOv8涨点Trick,改进添加SIoU损失函数、EIoU损失函数、GIoU损失函数、α-IoU损失函数-CSDN博客.mhtml
2024-01-15 16:19:33 3.33MB
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yolov5水果种类及成熟度检测,pyqt,目标检测,深度学习,目标检测接单,yolov5,yolov7,可dai写 扣扣:2046删532除381 语言:python 环境:pycharm,anaconda 功能:可添加继电器或者文字报警,可统计数量,可统计数量,链接数据库 注意: 1.可定制!检测车辆,树木,火焰,人员,安全帽,烟雾,情绪,口罩佩戴……各种物体都可以定制,价格私聊另商! 2.包安装!如果安装不上可以保持联系,3天安装不上可申请退货!
2023-11-23 16:50:44 51.83MB pyqt 目标检测 深度学习
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https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling X-AnyLabeling的yolov7-onnx自动标注模型文件和配置文件
2023-10-19 15:21:46 267.46MB X-AnyLabeling AnyLabeling
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2023-07-01 14:07:44 397.65MB 数据集 目标检测 深度学习 口罩数据集
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追踪微流体中的液滴是一项具有挑战性的任务。选择一种工具来分析一般的微流体视频以推断物理量会遇到困难。这个 最先进的物体探测器算法You Only Look Once(YOLO)和 对象跟踪算法简单在线和具有深度关联度量的实时跟踪(DeepSORT)可定制用于液滴识别和跟踪。 定制包括培训YOLO和DeepSORT网络,以识别和 跟踪感兴趣的对象。我们训练了几个YOLOv5和YOLOv7模型 用于微流体实验视频中液滴识别和跟踪的DeepSORT网络。我们比较了液滴跟踪应用程序的性能 YOLOv5和YOLOv7在训练时间和分析给定问题的时间方面 跨各种硬件配置的视频。尽管最新的YOLOv7是10% 速度更快,只有RTX 3070上较轻的YOLO型号才能实现实时跟踪 Ti GPU机器,由于 DeepSORT算法。这项工作是YOLOv5和 在训练时间和推理时间方面,带有DeepSORT的YOLOv7网络 用于微流体液滴的定制数据集。
2023-07-01 13:59:40 1.48MB 测试 YOLOv7 YOLOv5
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此资源python实现Yolov7 ,有比较完整的注释,帮助读者可以轻松地读懂代码 里面有readme文件可以帮助读者找到相应的博客,相应的bilibili、github 适用于对Yolo有一定了解的人,对Yolov3\v4\v5等等的结构都有一定了解的人。适用于各个方面,帮助读者从代码层面更加细致地了解算法。
2023-05-11 22:53:03 5.35MB 目标检测 python Yolov7 Yolo
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各论文如下: 1)You Only Look Once:Unified, Real-Time Object Detection; 2)YOLO9000:Better, Faster, Stronger; 3)YOLOv3: An Incremental Improvement; 4)YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection; 5)You Only Look One-level Feature; 6)DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature; 7)YOLOv6: A Single-Stage Object Detection Framework for Industrial Applications; 8)YOLOv7: Trainable bag-of-freebies sets new state-of-the-art for real-time object detectors;
2023-05-02 21:10:48 21.64MB 毕业设计
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