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
1、基于yolov5算法实现卫星拍摄倒塌房屋区域检测源码+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、识别检测类别：卫星拍摄的倒塌区域
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2022-11-29 16:27:52
42.16MB
1、基于yolov5算法实现红绿灯识别检测源码+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4类别：红灯、绿灯、黄灯、交通灯
4、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:52
41.68MB
1、基于yolov5算法实现刀棒识别检测源码+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、识别检测类别为2类：“刀”，“棒子”
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2022-11-29 16:27:49
41.19MB
1、基于yolov5算法实现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、识别检测1个类别：“绝缘子”
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2022-11-29 16:27:48
41.29MB
1、基于yolov5算法实现马匹识别检测源码+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、3000多张数据训练，接近7000个目标。
4、迭代200次，模型拟合较好。
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2022-11-29 16:27:47
42.49MB
1、基于yolov5算法实现电动车头盔佩戴识别检测源码+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“头盔”和“人头”
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2022-11-29 16:27:46
88.98MB
1、基于yolov5车轮检测源码及模型_附评估指标曲线(高mAP、召回率)及使用说明
2、附有训练pr曲线、损失值曲线、召回率曲线、精确度曲线、mAP等评估指标曲线
3、迭代150次，模型拟合较好。
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2022-11-28 21:26:14
67.57MB
基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）
基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）
基于贝叶斯多项式的曲线拟合（Matlab完整程序）
2022-11-28 16:26:00
3KB