labelImg安装包,打开了就会用!。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
2021-07-16 19:01:13 12.52MB YOLO labelImg xml
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python opencv YOLOV3 实现小车跟踪目标。小车搭载网络摄像头(树莓派 motion)。opencv必须是GPU版本重新编译过的,否则摄像头会十分卡顿。
2021-07-16 15:26:01 252.2MB Opencvyolo目标跟踪
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yolo-06-person.zip
2021-07-15 22:03:29 1.18MB yolo
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YOLO V4的paspp版本权重(weights)文件,官方github下载代码后,将此文件直接放进代码目录中的weights文件夹内即可跑通。
2021-07-14 18:01:08 245.94MB YOLO 深度学习 计算机视觉
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YOLO系列是基于深度学习的端到端实时目标检测方法。 PyTorch版的YOLOv5轻量而性能高,更加灵活和便利。  本课程将手把手地教大家使用labelImg标注和使用YOLOv5训练自己的数据集。课程实战分为两个项目:单目标检测(足球目标检测)和多目标检测(足球和梅西同时检测)。  本课程的YOLOv5使用ultralytics/yolov5,在Ubuntu系统上做项目演示。包括:安装YOLOv5、标注自己的数据集、准备自己的数据集、修改配置文件、训练自己的数据集、测试训练出的网络模型和性能统计。  希望学习在Windows系统上演示的学员,请前往《YOLOv5(PyTorch)实战:训练自己的数据集(Windows)》课程链接:https://edu.csdn.net/course/detail/30923 本人推出了有关YOLOv5目标检测的系列课程。请持续关注该系列的其它视频课程,包括: 《YOLOv5(PyTorch)目标检测实战:训练自己的数据集》 Ubuntu系统 https://edu.csdn.net/course/detail/30793 Windows
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yolo中的txt转换成需要的xml
2021-07-14 13:27:39 24.57MB yolotxt xml
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yolo基础1.zip
2021-07-14 10:09:27 243.31MB 深度学习
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Mobilenet-YOLO-Pytorch 就像我之前的项目,损失函数与原始实现非常相似 模型 pytorch实现的MobileNet-YOLO检测网络,在07 + 12上进行了训练,在VOC2007上进行了测试(图像网络经过预训练,而不是coco) 网络 地图 解析度 yolov3 约洛夫4 MobileNetV2 71.2 352 ✓ MobileNetV2 352 ✓ MobileNetV3 MobileNetV3 训练步骤 下载数据集VOCdevkit /,如果已有,请跳过此步骤 sh scripts/VOC2007.sh sh scripts/VOC2012.sh 创建lmdb sh scripts/create.sh 开始训练 sh scripts/train.sh 演示版 下载 ,并保存在$ Mobilenet-YOLO-Pytorch / chec
2021-07-14 09:53:32 240KB pytorch yolov3 mobilenet-yolo yolo-series
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此前 6月份那个权重 已经无法加载到最新的工程里面了这是最新的,亲测可用(2020年7-30), 从谷歌云盘下载的,一共8个文件, 包含6月份的和最新的5积分不多吧..
2021-07-12 21:29:34 606.12MB yolov5 权重文件 目标检测 yolo
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YOLOV5-DeepSort开源代码
2021-07-12 21:01:44 11.54MB yolo DeepSort
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