由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第301-400张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第401-500张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

由于单个文件大小限制，完整数据集被拆分成多个。 本数据集共计包含569张VOC格式训练集标注图片和85张测试集未标注图片。 此部分为第501-569张训集图片，均为钢筋横截面图片，可用于钢筋计数算法开发工作。 参考博客链接可查看图片质量，可以参考后决定是否满足你的需要再下载。 https://blog.csdn.net/qq_41007606/article/details/125735761?spm=1001.2014.3001.5502

谷歌验证码识别 介绍连接https://blog.csdn.net/weixin_45724232/article/details/125044492?spm=1001.2014.3001.5501 包括：数据集 训练代码测试代码以及训练好的模型

1、YOLO车辆检测数据集 2、车辆目标检测, 包括训练集train-dataset13339 张和val-dataset7183 张 3、calsses: car，van，others，bus 共四个类别 4、标签格式;txt和xml两种格式

里面包含如何训练以及测试的代码，安全帽数据集以及训练模型下载地址，可以接用于YOLO目标检测和跟踪，数据集包括两个类别person、hat，8000多张标注好的的图片，两种标签格式分别为txt和xml格式。

基于深度学习的口罩识别检测系统源码，在yolov5目录下执行下列代码 python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt 执行完毕之后将会输出下列信息 image-20210610111308496 在runs目录下可以找到检测之后的结果 image-20210610111426144 按照官方给出的指令，这里的检测代码功能十分强大，是支持对多种图像和视频流进行检测的，具体的使用方法如下： python detect.py --source 0 # webcam file.jpg # image file.mp4 # video path/ # directory path/*.jpg # glob

主要介绍了keras使用Sequence类调用大规模数据集进行训练的实现，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip也可作为人工智能大作业 深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip深度学习基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目源码+面部表情数据集+训练好的模型.zip 环境 数据集： Fer2013 ，Emoji表情集 神经网络框架： Keras,Tensorflow-gpu 分类器： 基于Opencv-Normal Bayes Classifier(正态贝叶斯分类)训练的贝叶斯分类器 配置环境： python==3.6.0 tensorflow-gpu==1.8.0 keras-gpu==2.1.6 opencv==3.3.1 其他环境详见：environment.yaml

基于YoloV4的绝缘子目标检测程序源代码+数据集+训练模型，人工智能课程设计作业。文件结构 . │ predict.py # 对图片进行预测 │ train.py # 训练模型 │ voc_annotation.py # 对VOC数据集处理导出索引 │ yolo.py # 预测程序的子程序 │ ├─img # 存放预测后的图像 ├─logs # 存放训练的模型文件 ├─model_data # 存放预训练模型 │ new_classes.txt # 类别的名称 │ yolo_anchors.txt # 先验框的大小 │ ├─nets # 网络结构 │ CSPdarknet.py # CSPdarkNet53主干特征网络 │ yolo4.py # FPN、SPP等网络 │ yolo_training.py # 模型训练子程序 │ ├─utils # 数据加载、NMS等 │ dataloader.py # 数