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基于深度学习YOLOv5及OpenCV的多目标形状识别源码与数据集（含7种不同形状）及预训练模型.zip

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简介：
本资源提供基于YOLOv5框架和OpenCV技术实现的多目标形状识别代码、包含七种形状的数据集以及预训练模型，助力快速进行物体检测研究。 本项目基于深度学习YOLOv5和OpenCV实现多目标形状识别。包含源代码、数据集（7种不同的形状：圆形、矩形、菱形、多边形、五角星、三角形、梯形）以及训练好的模型文件，适用于Python环境，支持Jupyter Notebook。 项目中使用的数据集由作者手动标记完成，虽然数量不多（约200条），但目前对于形状识别的效果已经非常理想。

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  • 基于深度学习YOLOv5及OpenCV的多目标形状识别源码与数据集（含7种不同形状）及预训练模型.zip
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    本资源提供基于YOLOv5框架和OpenCV技术实现的多目标形状识别代码、包含七种形状的数据集以及预训练模型，助力快速进行物体检测研究。 本项目基于深度学习YOLOv5和OpenCV实现多目标形状识别。包含源代码、数据集（7种不同的形状：圆形、矩形、菱形、多边形、五角星、三角形、梯形）以及训练好的模型文件，适用于Python环境，支持Jupyter Notebook。 项目中使用的数据集由作者手动标记完成，虽然数量不多（约200条），但目前对于形状识别的效果已经非常理想。
  • 基于Yolov5和OpenCV的课堂学习状态识别系统（含GUI界面、训练模型、数据集及评估曲线）.zip
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    本项目提供了一个结合了YOLOv5目标检测算法与OpenCV库的课堂学生状态识别系统，具备用户图形界面（GUI）、预训练模型、相关数据集以及性能评估图表。 基于Yolov5+OpenCV的学生课堂学习状态识别检测源码（带GUI界面）包括训练好的模型、数据集及评估指标曲线，并附有操作说明的ZIP文件主要适用于进行毕业设计的同学以及需要项目实战的深度学习图像识别和模式识别方向的学习者。该项目同样适合课程设计或期末大作业使用，包含完整的项目源码、预训练模型及相关文档资料，可以直接应用于毕设中作为参考案例或者直接用于研究与开发；同时也可以在此基础上修改代码以适应不同的应用场景及进一步优化模型性能。
  • OpenCV几何形状识别.zip_OpenCV形状识别_图像标签_形状检测与识别
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    本项目提供了一个基于OpenCV库的几何形状识别解决方案，实现对图像中的圆形、三角形等基本几何图形进行检测和识别，并可添加自定义形状。通过图像处理技术自动标注形状信息，适用于自动化视觉系统和智能监控等领域。 可以获取摄像头图像并检测出图像中的轮廓，识别不同形状，并画出外轮廓进行标记。
  • 基于Yolov5的口罩检测与识别数据集及训练模型（含标注数据）.zip
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    本资源包含一个用于口罩检测的数据集及基于YOLOv5的预训练模型。数据集中含有详细的图像标注，便于快速上手进行相关研究和应用开发。 基于Yolov5的口罩检测识别数据集包括训练好的模型以及标注好的数据。整个数据集包含以下内容： - labels：所有图片对应的标签文件。 - photoes：经过整理后的图片数据集，原始图片来自特定来源。 - yolov5-master：存放Yolov5相关模型文件的文件夹。 - transmit.py：一个Python程序，用于快速将从GitHub下载的数据写入指定目录。
  • 基于PyTorch的深度学习交通警察指挥手势识别项目源码、预训练模型及数据集.zip
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    本项目提供了一个使用PyTorch构建的深度学习解决方案，旨在识别交通警察的手势。其中包括源代码、预训练模型以及相关数据集，便于研究和开发人员进一步探索和应用。 基于深度学习Pytorch框架的交通警察指挥手势识别项目源码、训练好的模型及数据集下载。 该项目旨在通过8种中国交通警察指挥手势进行识别，并使用PyTorch实现。请将以下文件放置在相应目录中： - 训练好的模型参数文件（checkpoint）和生成的骨架（generated），位置为：ctpgr-pytorch/checkpoints 和 ctpgr-pytorch/generated。 - 交警手势数据集，下载后需放在用户指定的位置： - Windows下是C:\Users\用户名 - Linux下是/home/用户名 安装PyTorch及相关依赖，请使用以下命令： ``` # Python 3.8.5 conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.2 -c pytorch conda install ujson pip install visdom opencv-python imgaug ```
  • 基于深度学习的口罩识别系统源码及训练模型.zip
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    本资源提供了一个基于深度学习技术的口罩识别系统的完整代码和预训练模型。通过使用先进的人脸检测与分类算法，该系统能够高效准确地判断图像中人脸是否佩戴口罩，适用于疫情防控、公共安全监控等多种场景。 基于深度学习的口罩识别检测系统源码在yolov5目录下执行以下代码：`python detect.py --source data/images/bus.jpg --weights pretrained/yolov5s.pt`，执行完毕之后将会输出相关信息，并且可以在runs目录下找到检测后的结果。 按照官方给出的指令，该检测代码功能强大，支持对多种图像和视频流进行检测。具体的使用方法如下： - `python detect.py --source 0`：用于摄像头输入 - `python detect.py file.jpg`：用于图片文件输入 - `python detect.py file.mp4`：用于视频文件输入 - `python detect.py path/`：用于目录下的所有图像进行检测 - `python detect.py path/*.jpg`：用于指定格式的图像批量处理
  • 基于YOLOV5的交通标志识别与检测系统的源代码、数据集及预训练模型.zip
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    本资源包包含基于YOLOv5架构开发的交通标志识别系统全套资料，包括源代码、标注数据集和预训练模型，适合研究与应用开发。 该项目是一个基于YOLOV5的交通标志识别检测系统的个人大作业项目源码。评审分数高达98分，并且经过严格的调试确保可以正常运行。您可以放心下载并使用此资源，其中包括了项目的源代码、数据集以及训练好的模型文件。
  • 基于深度学习CNN与PyTorch框架的遥感图像滑坡识别源码及数据集和预训练模型.zip
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    本资源提供基于深度学习CNN算法和PyTorch框架进行遥感图像滑坡识别的完整代码、相关数据集以及预训练模型，适用于科研与教学。 基于深度学习CNN网络与PyTorch框架实现的遥感图像滑坡识别项目源码、数据集及训练好的模型压缩包是一个经过导师指导并获得高分通过的毕业设计作品，主要适用于计算机相关专业的学生进行毕设或课程设计实践。该项目包含了所有必要的代码和资源，并且已经过严格调试以确保能够顺利运行。 此项目旨在帮助正在完成毕业设计的学生以及寻求实战经验的学习者提供一个完整的工作实例，同时也非常适合用作课程作业或者期末大项目的参考案例。
  • 基于卷积神经网络的深度学习人脸面部表情识别项目源码及数据集+预训练模型.zip
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    本资源包提供基于卷积神经网络的人脸面部表情识别项目全套代码、数据集和预训练模型，助力研究与应用开发。 使用PyTorch实现基于深度学习卷积神经网络的面部表情识别项目具有以下特点：1. 灵活性：由于PyTorch是一个动态图框架，在运行过程中可以构建并调整计算图，这使得开发者能够更灵活地定义和修改卷积神经网络模型以适应不同的任务。2. 强大的深度学习库支持：该平台提供了多种预训练模型、损失函数及优化器等资源，帮助快速搭建和训练面部表情识别系统，并提升开发效率。3. 数据增强功能：为了提高模型的泛化能力，在有限的数据集上进行有效扩充是非常必要的。PyTorch内置了如随机裁剪、旋转和平移等多种数据增强技术，通过这些变换手段可以增加训练样本的数量与多样性。4. 可视化工具支持：借助TensorBoardX和Visdom等可视化软件，开发者能够实时监控模型的训练状态（例如损失函数的变化及准确率），这有助于更好地理解并调试模型。 项目的实现步骤如下： 1. 数据准备阶段，需要收集包含各种表情的面部图像，并对其进行预处理工作，比如通过数据增强等方式扩充原始样本库。然后将整个集合按照一定比例分为训练集和测试集。
  • OpenCV_SVM训练以识别几何形状
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    本项目采用OpenCV库中的SVM算法，旨在开发一个能够准确识别不同几何形状（如圆形、方形等）的模型。通过机器学习技术，该项目为图像处理和模式识别领域提供了有效的解决方案。 该工程基于OpenCV2.4.9和Visual Studio 2010搭建，下载后可直接运行。SVM训练的样本段落件也已包含在内。