1.领域：matlab，yolo2的车辆检测识别算法 2.内容：【含操作视频】基于yolo2的车辆检测识别matlab仿真 3.用处：用于yolo2的车辆检测识别算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰检测识别-图像分类源码+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法 基于深度学习的积灰识别-图像分类+数据集，纯手打高分项目。 介绍 解决灰尘识别问题 采用自制灰尘数据集 方法介绍 （1）普通数据增广 （2）AutoAugment数据增强 （3）resnet （4）监督对比学习损失 （5）各种常用深度学习算法

Matlab路面裂缝检测识别系统设计--深度学习机器学习图像处理的matlab源代码GUI项目实战案例

电表缺陷检测识别图片模板，使用电表缺陷检测识别图片

口罩检测识别数据集（1200训练集+400测试集）。 可以直接拿过来进行训练；共1200张训练集，600张口罩佩戴，600张未佩戴口罩；400张测试集，200张口罩佩戴，200张未佩戴口罩。利用YOLO在数据集上冻结backbone训练了25个epoch，解冻后再训练了25个epoch，测试mAP为90.75%。 可以直接拿过来进行训练；共1200张训练集，600张口罩佩戴，600张未佩戴口罩；400张测试集，200张口罩佩戴，200张未佩戴口罩。利用YOLO在数据集上冻结backbone训练了25个epoch，解冻后再训练了25个epoch，测试mAP为90.75%。

基于深度学习的篆字印章检测识别框架项目源码 安装教程 step 1：下载文件 step 2：配置环境 下载以下对应版本的依赖 python >= 3.7.10 matplotlib >= 3.3.4 mmcv == 1.3.0 numpy == 1.19.2 pillow == 8.4.0 pytorch == 1.8.1 下载数据集 step 2:将 dataset_CASSCDB文件放在CealCharNet目录下 step 3：命令行执行 python CASSCDB_process.py step 4：在CealCharNet/dataset_CASSCDB/img_with_bboxs/文件中查看数据集标注

工业安全手机检测识别图像数据集（VOC，yolo两类标签，8201张图像）.zip

未知工作服属性检测识别-餐厅后厨场景（VOC标签，919张图像）.zip

基于YOLOV5火焰烟雾数据集的火灾检测识别系统+训练好的模型+pyqt界面。YOLOV5火灾火焰烟雾检测数据集+代码+训练好的模型+标注好的数据+pyqt界面+代码。烟雾和火焰数据集和源码（包含视频和图片素材，可直接进行推理测试）。 一个非常完整的项目，内附教程讲解，新手也可轻松搞定，拿高分必看哈！！！ 1、项目是训练过的，可直接进行推力测试。 2、项目包含烟雾和火焰的数据集，已标记好！ 3、如果想想重新训练也可以。 4、可以直接用训练好的权重pt文件进行推理

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