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口罩检测压缩包(包含K210和32单片机代码)。

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简介:
K210口罩模型,采用串口通信方式,并提供相应的源代码,具体为32位源码版本。

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  • .7z(K21032的全部
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    这是一个包含了针对K210及32位单片机开发的口罩检测系统源代码的压缩文件。其中包括了所有必要的软件资源,便于开发者快速搭建与调试口罩检测项目。 K210的口罩模型使用串口通信,并提供了源码,其中包括32位版本的代码。
  • 厨师帽的数据集+厨师帽
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    这是一个包含了戴有口罩的厨师以及仅佩戴厨师帽的人脸图像数据集,旨在为厨师帽与口罩的独立及联合检测提供训练资源。 该数据集分为两个部分:JPEGImages 和 Annotations。JPEGImages 文件夹包含超过 6400 张各种场景的图像,并且有大约1万个标注框。每张图片都使用 labelimg 工具进行了人工标注,对应的 xml 标注文件存放在 Annotations 文件夹中。 该数据集中的图片清晰、场景广泛,经过精心挑选和详细标注。适用于任何场景下的检测任务,可以作为识别是否有厨师帽口罩的模板数据集。在特定应用场景下,只需加入一些特定场景的数据即可满足需求。这节省了收集、筛选及人工标注图像的时间,并可以直接用于工程化应用中。
  • YOLOV5数据集及2000张标注图教学视频).zip
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    本资源提供YOLOv5模型用于口罩检测的数据集与代码包,包含超过2000张已标注图像以及教学视频,助力快速掌握项目开发。 YOLOV5口罩检测数据集包含2000张已标注好的图片及代码、模型资源。教学视频中的代码配置环境教程可以帮助大家更好地使用这些资料。如果有任何问题,可以通过私信联系作者获取帮助,感谢大家的支持!
  • 约1900个数据的数据集
    优质
    本数据集包含了超过1800条记录,专注于各类口罩的检测信息,旨在支持科研人员和开发者进行面部遮挡下的身份验证及表情识别等研究。 口罩检测数据集包含约1900个数据。
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    本资源提供YOLOv5口罩检测模型所需的数据集和完整代码包,内含2000张已标注图片以及详细教程视频,适合初学者快速上手人脸识别中的口罩检测项目。 YOLOV5口罩检测数据集包含2000张已标注的数据以及相关代码和模型文件。大家可以参考视频教程配置环境,并且可以访问更多关于此项目的详细内容。如果在使用过程中遇到问题,可以通过私信联系作者寻求帮助,感谢大家的支持!
  • YOLOV5数据集与2000张标注图及教学视频.zip
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    本资源提供YOLOv5框架下的口罩检测模型所需的数据集和完整代码,内含2000张标记图像以及详细的教学视频,旨在帮助用户快速掌握物体检测技术。 YOLOV5口罩检测数据集包括2000张已标注好的图片以及相关代码和模型。大家可以在gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42下载这些资源,并按照视频教程配置环境,该视频位于bilibili的BV1YLy1J7xz。如果有更多需求或问题,请通过私信联系作者。感谢大家的支持!
  • YOLOv5数据集与2000张标注图及教学视频.zip
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    本资源提供YOLOv5框架下的口罩检测数据集和完整代码教程,内含2000张标记图像以及详细的教学视频指导。 YOLOV5口罩检测数据集包含2000张已标注的数据以及相关代码与模型。可以通过视频教程配置环境,并获取更多相关信息。如果遇到问题,请通过私信联系作者,感谢大家的支持!
  • 数据集(8967张图
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    本数据集包含8967张图片,旨在为机器学习模型提供训练和测试资源,以实现对各种类型口罩佩戴情况的有效识别与分类。 数据集包括了2979张佩戴口罩的人脸图片、2994张未佩戴口罩的人脸图片以及2994张未正确佩戴口罩的图片(即那些戴口罩却露出鼻子的照片)。这部分未正确佩戴口罩的数据被纳入到未佩戴口罩的数据集中,具有很高的实际意义。所有图像均由人脸识别模块切割出,并且只包含人脸部分的小图,这对训练准确性有很大提升。此外,数据集还通过旋转操作进行了增强处理。有关项目代码和数据集的预览可以参考相关博客文章。
  • 51ADC0808电.zip
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    本资源提供了一个基于51单片机和ADC0808模数转换器实现电压检测的完整代码。适合初学者学习模拟信号数字化处理,帮助掌握硬件接口编程技巧。 课程设计包括数字电压表的设计,并使用Proteus进行仿真。程序中有C语言代码,可以在其中调整精确度。该设计采用四位数码管显示数据。
  • Huffman
    优质
    Huffman编码压缩包是一款利用霍夫曼编码算法进行数据压缩的应用程序,能够有效减少文件大小,加速传输速度,同时保证数据无损。 本程序使用QT编写了一个哈夫曼编码解码器,支持中文和英文的编码与解码功能。该程序的时间复杂度为O(N^2),采用了堆排序算法来优化性能。界面设计简洁明了,用户可以自行选择文件进行建树操作,并将生成的树保存成文件以便下次使用。此外,程序还对输入进行了适当的控制处理。