1、YOLOv7安全帽佩戴检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、map达90%以上， 3、classes: person， hat； 4、并包含安全帽检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种 5、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127171326?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7不同颜色的安全帽佩戴检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127651243?spm=1001.2014.3001.5502

1、本项目采用YOLOv7算法实现对道路交通标志的检测和识别，在道路交通标志检测数据集中训练得到，训练了YOLOv7模型， 2、目标类别数：4 ；类别名：trafficlight’,‘speedlimit’, ‘crosswalk’, ‘stop’； 3、道路标注检测数据集标签格式：VOC和YOLO 参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127642605

1、YOLOv7反光衣检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127378996?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7吸烟行为检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志， 2、classes: smoke； 3、检测结果和数据集参考： https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127354103?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7水果检测训练模型YOLOv7和YOLOv7x ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2 、水果检测类别：苹果、橘子、梨子； 3、包含水果检测数据，标签格式为VOC和YOLO两种

1、YOLOv7火焰检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: fire;

1、YOLOv7烟雾检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: smoke;

1、YOLOv7行人检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志，map达90%以上 2、classes: person 3、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127541335?spm=1001.2014.3001.5502

1、YOLOv7火焰和烟雾检测训练权重 ，附有各种训练曲线图，可使用tensorboard打开训练日志 2、classes: fire、smoke; 3、包括数据集，标签格式为VOC和YOLO两种 4、检测结果和数据集参考：https://blog.csdn.net/weixin_51154380/article/details/127098467?spm=1001.2014.3001.5501