1、基于yolov5算法实现道路卡车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、9000多张图片数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
4、识别一个类别，“truck”
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2022-11-29 21:26:59
92.95MB
1、基于yolov5算法实现道路坑洼检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明.7z
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷”
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2022-11-29 21:26:57
32.72MB
基于yolov5算法实现交通灯识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
1、基于yolov5车交通灯识别检测模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:28:00
92.04MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别类别只有“绝缘子”一类
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2022-11-29 16:27:59
41.79MB
1、基于yolov5算法实现煤气罐识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:58
41.76MB
1、基于yolov5算法实现牛识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、4000多张图片训练，8000多个目标“牛”，数据分布均匀
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2022-11-29 16:27:57
42.58MB
1、基于yolov5算法实现红外热成像人形识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明。
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:56
41.29MB
1、基于yolov5算法实现口罩识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、识别类别为：“戴口罩”，“不戴口罩”
4、大量数据集训练，迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:55
41.35MB
1、基于yolov5算法实现摩托车识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、训练使用4142张图片训练，9000多个目标对象
4、迭代200次，模型拟合nice，高评估指标。
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2022-11-29 16:27:54
42.6MB
1、基于yolov5算法实现绝缘子及绝缘子缺陷识别检测源码+模型文件+评估指标曲线+使用说明
2、附有训练、loss(损失值)下降曲线、Recall(召回率)曲线、precision(精确度)曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代200次，模型拟合较好。
4、识别2个类别，分别是“绝缘子”和“绝缘子缺陷”
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2022-11-29 16:27:53
41.2MB