该数据集包含2000张行人图片,已经使用yolov5格式进行标注,可用于目标检测和人体姿态估计等领域的研究和应用。数据集可自行划分训练集、验证集和测试集。下载地址请见文章底部链接。
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该计算机火灾烟雾检测数据集共有2059张图像,并配有标签。数据集涵盖了不同场景类型的火灾和烟雾,包括大火、小火、建筑起火、草原起火、森林起火、车辆起火等,同时还包含白天和黑夜以及室内和室外的起火场景。
本资源提供了基于yolov5的烟雾检测方案。其中包括了经过训练好的模型和详细的数据集,可以帮助用户快速进行烟雾检测任务。使用该模型和数据集,可以准确地检测到烟雾,并提供相应的标注结果。用户只需按照提供
这篇文章涵盖了基于Python和TensorFlow2的YoloV5实现,纯粹采用TensorFlow框架。详细介绍了最小化的Yolov5 YAML配置文件,该配置文件支持模型的培训、评估和推断。读者
目标检测工程备份
官方云盘下载的权重,包含yolov5s、5x、5m、5l,同时包含yolov5-fpn的权重,包含训练的result,需要的自取。
Yolov5是一种高效的目标检测算法,采用了新的骨干网络架构和多层双线性插值,具有更快的检测速度和更高的精度。该算法可以应用于各种场景,包括交通监控、人脸识别、智能家居等领域。本文将为大家详细介绍Yo
在YOLOv5目标检测算法中,通过神经架构搜索的方式,可以优化性能,进一步提高检测准确率和速度。几种常见的优化技巧,以及它们的实现方式和效果。包括网络模型的改进,数据增强和预处理,以及硬件加速等等。这
这篇文章主要介绍了使用yolov5模型实现的车道越界检测方法,通过分析视频流并使用深度学习算法,该方法可以高精度地检测出车辆是否越界,并及时发出警报。文章详细介绍了算法的实现过程和结果,并将其与其他方
本文将介绍如何使用YOLOv5和单目相机实现测距功能。相比传统的立体视觉测距方法,本方案不需要两个相机,可以降低硬件成本。主要流程包括:使用YOLOv5检测物体,计算物体在图像上的大小,结合相机内参和
土堆识别是计算机视觉领域的一个重要任务,在各种场景中具有广泛的应用前景。基于yolov5模型的土堆识别方法及其在农业、建筑等相关领域的实际应用案例。我们详细解释了yolov5模型的原理和训练过程,并提
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