1.项目基于 MNIST 数据集，使用 VGG-19 网络模型，将图像进行风格迁移，实现去噪功能。 2.项目运行环境：Python 和 TensorFlow 运行环境。需要 Python 3.6 及以上配置，使用conda安装环境 conda create -n tensorflow python=3.8.10 3.项目包括 3 个模块：图片处理、模型构造、迭代更新。项目用到的网络模型为预训练好的VGG-19，使用过程中抛弃最后三个全连接层，取出前面各层的参数，构建网络结构。损失函数，由内容损失、风格损失构成。内容损失采用 L2范数损失，风格损失用 Gram 矩阵计算各通道的相关性，以便更好的捕捉笔触、纹理等细节信息，利用 adam 梯度下降算法进行优化。 4.准确率评估：对于图像风格迁移这种模糊算法，并没有客观的评判标准。损失函数可以反映出一部分情况，更多的是人为观察运行结果。经测试，经过 40 次迭代风格迁移已很明显，可根据自身需求，合理调节迭代次数。

YOLOv5的资源描述 YOLOv5是由Ultralytics公司开发和维护的一个先进的实时目标检测模型。它是YOLO（You Only Look Once）系列的第五个版本，相较于之前的版本，YOLOv5在速度和准确性上都有了显著的提升。 YOLOv5提供了10个不同版本的模型，这些模型在网络深度和宽度上有所不同，但整体结构相似。模型主要由以下几个部分组成： 输入端：使用了Mosaic数据增强方法，该方法通过随机裁剪、缩放和排列多张图片来丰富数据集，并增加小样本目标，提升网络训练速度。 Backbone：采用New CSP-Darknet53结构，用于提取图像特征。 Neck：使用FPN（特征金字塔网络）+PAN（路径聚合网络）的结构，融合不同尺度的特征，提升模型对多尺度目标的检测能力。 Head：采用YOLOv3的检测头，用于输出检测结果。 此外，YOLOv5还使用了多种训练策略，如CIoU loss（在DIoU loss的基础上增加了检测框尺度的损失）、多尺度训练、Warmup和Cosine学习率调度器、混合精度训练等，以进一步提升模型的训练速度和检测精度。 项目源码 ### YOLOv5概要介绍与分析 #### 一、YOLOv5概述 YOLOv5（You Only Look Once version 5）是由Ultralytics公司开发的一款高性能实时目标检测框架，它作为YOLO系列的最新迭代版本，在速度与准确度方面取得了显著的进步。相比于前几代YOLO模型，YOLOv5不仅提高了处理速度，同时也增强了检测精度，特别是在复杂场景下的多目标检测方面表现更为突出。 #### 二、YOLOv5的架构设计 ##### 2.1 输入端：Mosaic数据增强 YOLOv5在输入端采用了Mosaic数据增强技术，这是一种非常有效的增强方式，能够显著提升模型的泛化能力。Mosaic通过将四张图片按照随机的角度拼接在一起形成一张新的训练图片，这样既增加了训练数据的多样性，又保留了原始图片的信息。这种方式特别有助于改善模型对小目标的检测性能，因为小目标在拼接后的图像中可能会占据更大的比例。 ##### 2.2 Backbone：New CSP-Darknet53 YOLOv5的主干网络（Backbone）采用了改进版的CSP-Darknet53结构。CSP-Darknet53是在Darknet53的基础上引入了Cross Stage Partial Network (CSPNet)的概念，旨在减少计算量的同时保持足够的表达能力。这种结构通过分割主干网络为两个分支并重新连接的方式，有效地减少了网络参数数量，从而加速了训练过程。 ##### 2.3 Neck：FPN + PAN Neck层的作用在于融合不同层次的特征图，以提高模型对于不同尺寸目标的检测能力。YOLOv5采用了FPN（Feature Pyramid Networks）和PAN（Path Aggregation Network）相结合的设计。FPN通过自顶向下的路径添加横向连接来融合多尺度特征，而PAN则通过自底向上的路径加强低层次特征的信息传播，这两种结构结合可以更好地捕捉到不同尺度的目标特征。 ##### 2.4 Head：YOLOv3检测头 YOLOv5的检测头沿用了YOLOv3的设计，这是一个基于锚点（anchor boxes）的检测方法，通过在不同的尺度上设置多个不同大小的锚点来预测目标的位置和类别。这种方法能够很好地适应不同尺寸的目标，提高检测效率。 #### 三、YOLOv5的训练策略 YOLOv5除了在模型架构上有许多创新之外，在训练过程中也采用了多种优化策略来提升模型性能。 - **CIoU Loss**：在原有的IoU损失基础上加入了中心点距离和长宽比约束，使得模型更加关注检测框的几何形状，从而提高了检测框的回归精度。 - **多尺度训练**：为了使模型能够更好地适应不同尺寸的目标，YOLOv5采用了多尺度训练的方法，在不同的输入尺寸下进行训练，这有助于模型学习到更丰富的特征表示。 - **Warmup和Cosine学习率调度器**：Warmup策略是指在训练初期缓慢增加学习率，以避免模型在初始阶段更新过快导致梯度爆炸；Cosine学习率调度器则是在训练后期根据余弦函数逐渐减小学习率，帮助模型收敛到更好的解。 - **混合精度训练**：通过使用半精度浮点数（例如FP16）来进行计算，可以在不牺牲太多精度的情况下大幅加快训练速度，同时也能减少GPU内存占用。 #### 四、项目源码及使用 YOLOv5的源代码已经开源，并托管于GitHub平台（[https://github.com/ultralytics/YOLOv5](https://github.com/ultralytics/YOLOv5)）。该项目提供了完整的模型构建、训练、评估和部署流程。用户可以通过修改配置文件来调整训练参数，如学习率、批次大小等，以满足特定的需求。此外，项目中还包含了大量的文档和示例代码，这对于初学者来说是非常有帮助的，可以帮助他们快速上手并深入了解YOLOv5的工作原理和使用方法。 YOLOv5凭借其高效的速度和优秀的检测精度，在实时目标检测领域占据了重要的地位，成为了一个广泛使用的工具和技术栈。无论是对于学术研究还是实际应用，YOLOv5都展现出了巨大的潜力和价值。

详细介绍及样例数据：https://blog.csdn.net/T0620514/article/details/147661518

摘要 苹果叶片直接反应着苹果生长期的营养状况。中国是苹果的主要生产国，然而国内苹果标准叶片数据的收集仅限于个别时期、个别品种的简单记录，没有形成完整且全面反应本国苹果标准叶片情况的数据集。因此，构建不同品种苹果标准叶片的图像及近红外光谱数据集显得尤为重要。这些数据不仅为苹果叶片分析提供参考，还为研究叶片营养快速检测技术提供数据基础。通过收集中国苹果资源圃中种植的170余种品种的苹果标准树叶，并对叶片进行高清图像采集和近红外光谱采集，建立一个品种全面的苹果标准叶片的图像和光谱数据集。以期为苹果叶片快速检测和精准养分管理提供数据支撑。

苹果高光谱图像数据集用于纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集 关于数据集 用于测量所用化学物质水平的纯苹果和施肥苹果的高光谱数据集。数据集由各种苹果的高光谱图像组成。分为三大类: 1.“新鲜”-从市场直接购买的苹果图像 2."低浓度”-苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液 即1克或1毫升肥料兑1升水)的图像，以及 3.高浓度“_苹果浸入低浓度杀真菌剂/杀虫剂溶液 (即3克或3毫升肥料兑1升水)的图像，以及 默认情况下，高光谱图像保存为.bil格式。此数据集以.tif格式给出。 整个数据集被分类为三个folders.1Apple_Samples,2.Fungicide_Apple3.lnsecticide_AppleApple_Samples文件夹由两个文件夹组成:monostar和nativo。“Monostar”被进一步分为四个文件夹，总共有207张图片。"Nativo"由=个文件夹组成，总共73张图片。 杀菌剂 苹果由162张图片组成，分为三类，即新鲜苹果、低浓度溶液浸泡的苹果和高浓度溶液浸泡的苹果。本试验所用的杀菌剂是NATIVO。 同样，杀虫剂苹果由175张图片组成，也分为三类

UNet是一种深度学习架构，最初由Ronneberger等人在2015年提出，主要用于生物医学图像分割任务。它的设计灵感来源于卷积神经网络（CNN）的对称结构，能够有效地处理像素级预测问题，如图像分割。在这个数据集中，你将找到用于训练UNet模型所需的输入图像和对应的标签图像。 一、UNet架构详解 UNet的核心特点是其对称的U形结构，由收缩路径和扩张路径两部分组成。收缩路径通过连续的卷积层和最大池化层捕获图像的上下文信息，而扩张路径则通过上采样和跳跃连接恢复原始输入图像的空间分辨率，确保精确的像素级预测。这种设计使得UNet在处理小目标或者需要高精度分割的场景下表现出色。 二、训练数据集构成 数据集通常包含两部分：训练图像和对应的标签图像。训练图像通常是实际的输入数据，例如医学扫描图像；而标签图像则对应着每个像素的类别，通常用不同的颜色或数值表示。例如，在细胞分割任务中，每个像素可能是细胞核、细胞质或背景，用不同颜色标注。 三、数据预处理 在使用这个数据集进行训练之前，需要进行一些预处理步骤。这可能包括： 1. 归一化：将像素值调整到一个固定的范围，如0-1之间，以加速训练并提高模型性能。 2. 数据增强：通过翻转、旋转、裁剪等方式增加数据多样性，防止过拟合。 3. 分割标签处理：确保标签图像与输入图像尺寸一致，将标签编码为模型可理解的形式，如one-hot编码。 四、训练过程 1. 构建模型：根据UNet架构构建深度学习模型，选择合适的损失函数（如交叉熵损失）和优化器（如Adam）。 2. 数据加载：使用数据集生成器，批量加载和预处理数据，以便模型训练。 3. 训练迭代：通过反向传播更新权重，设置合适的批次大小、学习率和训练轮数。 4. 模型验证：在验证集上评估模型性能，避免过拟合。 五、评估指标 常用的评估指标有IoU（Intersection over Union）、 dice系数等，它们衡量的是预测结果与真实标签之间的重叠程度。IoU越高，模型的分割效果越好。 六、应用拓展 除了医学图像分割，UNet还可以应用于遥感图像分析、道路检测、自然图像分割等多个领域。通过修改网络结构和损失函数，可以适应不同的任务需求。 这个UNet深度学习训练数据集提供了训练高效且精确分割模型所需的基础素材，通过合理的数据预处理、模型训练和性能评估，你可以构建出自己的UNet模型，解决各种像素级分类问题。

数据集-目标检测系列- 沙发 检测数据集 sofa ＞＞ DataBall 标注文件格式：xml​​ 项目地址：https://github.com/XIAN-HHappy/ultralytics-yolo-webui 通过webui 方式对ultralytics 的 detect 检测任务 进行： 1）数据预处理， 2）模型训练， 3）模型推理。 脚本运行方式： * 运行脚本： python webui_det.py or run_det.bat 根据readme.md步骤进行操作。 目前数据集暂时在该网址进行更新： https://blog.csdn.net/weixin_42140236/article/details/142447120?spm=1001.2014.3001.5501

项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，提供帮助 【资源内容】：项目具体内容可查看/点击本页面下方的*资源详情*，包含完整源码+工程文件+说明（若有）等。【若无VIP，此资源可私信获取】 【本人专注IT领域】：有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时解答，第一时间为您提供帮助 【附带帮助】：若还需要相关开发工具、学习资料等，我会提供帮助，提供资料，鼓励学习进步 【适合场景】：相关项目设计中，皆可应用在项目开发、毕业设计、课程设计、期末/期中/大作业、工程实训、大创等学科竞赛比赛、初期项目立项、学习/练手等方面中 可借鉴此优质项目实现复刻，也可基于此项目来扩展开发出更多功能 #注 1. 本资源仅用于开源学习和技术交流。不可商用等，一切后果由使用者承担 2. 部分字体及插图等来自网络，若是侵权请联系删除，本人不对所涉及的版权问题或内容负法律责任。收取的费用仅用于整理和收集资料耗费时间的酬劳 3. 积分资源不提供使用问题指导/解答

在IT行业中，SAS（Statistical Analysis System）是一款强大的统计分析软件，被广泛应用于数据分析、数据挖掘、预测建模等领域。朱世武教授是SAS编程领域的专家，他的教程深受学习者欢迎。本教程主要围绕“Resdat数据集”展开，这个数据集是SAS编程实践中的一个典型案例，用于展示各种统计分析方法和技术。 Resdat数据集通常包含住宅房产的详细信息，如房屋面积、卧室数量、地理位置等，这些数据可用于进行回归分析、聚类分析、时间序列分析等多种统计任务。在朱世武的教程中，他可能详细讲解了如何加载、处理、探索以及分析Resdat数据集，帮助学习者掌握SAS编程的基本技巧和高级应用。 加载数据集是SAS编程的第一步。你可以使用PROC IMPORT语句将外部数据文件导入到SAS数据集中，例如： ```sas PROC IMPORT OUT=Resdat DATAFILE='C:\path\to\Resdat.csv' DBMS=CSV REPLACE; GETNAMES=YES; RUN; ``` 这里假设Resdat数据集是以CSV格式存储的，SAS会自动识别列名并创建对应的数据集。 接着，对数据进行预处理是必不可少的步骤，包括检查缺失值、异常值、数据类型转换等。SAS提供了PROC FREQ、PROC MEANS等过程来快速查看数据概况。例如，通过以下代码检查Resdat数据集中是否存在缺失值： ```sas PROC MEANS DATA=Resdat NMISS; RUN; ``` 在数据分析阶段，可能会用到SAS的回归分析功能。例如，如果你要研究房价与房屋面积的关系，可以构建线性回归模型： ```sas PROC REG DATA=Resdat; MODEL Price = Area; RUN; ``` 这将计算出Price（房价）与Area（面积）之间的回归系数，用于预测房价。 此外，Resdat数据集可能还包括地理位置信息，可以进行空间数据分析。SAS的GEOGRAPHIC和GMAP过程可以处理地理坐标，进行地图绘制和空间统计分析。 在朱世武的教程中，他还可能涵盖了如何利用SAS进行数据可视化，如用PROC SGPLOT或PROC GCHART创建图表，帮助用户更好地理解数据分布和关系。 教程可能会涉及如何输出分析结果和报告，使用PROC REPORT或ODS语句导出格式化的报告，方便分享和解读。 "朱世武sas编程技术教程Resdat数据集"是一个全面的SAS学习资源，它通过实际案例帮助学习者掌握SAS编程的核心技能，包括数据导入、预处理、统计分析、数据可视化和报告生成等，对于希望提升SAS能力的数据分析人员来说极具价值。通过这个教程，你可以逐步熟悉并精通SAS语言，从而在实际工作中更加高效地处理和解析复杂的数据集。

标签类别：names: ['bubble', 'petrol'] 资源文件内包含：资源图片数据集，YOLO格式的标注文件，data.yaml是数据集配置文件。 训练集和验证集已经完成划分！！！ 道路油污识别是城市交通管理和环境保护中的重要任务。油污不仅影响道路的清洁度和美观度，还可能对车辆行驶安全构成威胁。然而，传统的油污检测方法主要依赖人工视觉检查，这种方法不仅耗时、成本高，而且结果的准确性和可重复性差。因此，开发一种自动化、智能化的油污识别系统显得尤为重要。 使用方法： 下载YOLO项目，在data目录下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，将VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中。