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经过训练的车辆分类检测模型。

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简介：
该模型经过充分训练，其识别精度已达到令人满意的98%，能够准确地将Truck、SUV、SportsCar、Car、Bus、MicroBus以及Jeep这几个汽车类别进行区分。为了实现最佳效果，建议将其与Keras_rerinanet加载使用，以充分发挥其识别能力。

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  • 训练完成的车辆分类检测模型
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    本项目成功研发了一套高效的车辆分类与检测系统，通过深度学习技术识别并区分各类车型，适用于智能交通管理和自动驾驶领域。 模型已经训练完成，并且准确率达到98%，能够识别Truck（卡车）、SUV、SportsCar（跑车）、Car（轿车）、Bus（公共汽车）、MicroBus（小型巴士）和Jeep这几个类别的汽车。该模型可以与Keras_rerinanet一起使用。
     
  • 经过训练的行人检测分类器
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    本项目专注于开发和优化经过训练的行人检测分类器，利用先进机器学习技术识别图像或视频中的行人。通过大量标注数据进行模型训练，提高算法在各种复杂场景下的准确性与鲁棒性，旨在为自动驾驶、安全监控等领域提供可靠的技术支持。 行人检测的源码使用了训练好的检测器。
     
  • YOLOv7车辆行人检测及训练模型+5000车辆行人检测数据集
    优质
    简介：本项目提供YOLOv7算法在车辆和行人检测中的应用与训练模型，并包含一个涵盖5000个样本的数据集，适用于深度学习研究者进行目标检测的实验。 该车辆行人检测项目基于YOLOv7模型进行开发，并已使用包含一万多张交通场景图像的数据集完成训练。数据集中包括5000多张额外的测试图片，标签格式为txt和xml两种文件类型，分别保存在两个不同的文件夹中。目标类别共有2个：person（行人）和car（车辆）。经过充分训练后，模型达到了90%以上的mAP值，并提供了PR曲线、loss曲线等评估结果以供参考。 该项目采用了PyTorch框架进行实现，所有代码均为Python编写。
     
  • 车辆识别的训练模型
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    简介：本项目致力于开发和优化用于车辆识别的机器学习模型。通过分析大量车辆图像数据，我们旨在提高模型在不同环境条件下的准确性和效率，为智能交通系统提供有力支持。 车辆识别训练模型是一种用于自动识别和分类车辆的机器学习或深度学习模型。该模型通过分析图像或视频中的车辆特征来实现对不同类型的汽车、卡车或其他交通工具进行准确辨识的功能，广泛应用于交通监控、自动驾驶等领域。
     
  • OpenCV车辆识别训练模型
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    简介：OpenCV车辆识别训练模型是一款基于开源计算机视觉库OpenCV开发的先进工具，用于检测和分类图像及视频中的车辆。通过机器学习算法优化，能够实现高效、精准的车辆自动识别功能。适用于智能交通系统、自动驾驶等领域。 OpenCV车辆识别训练模型主要用于通过计算机视觉技术来检测和识别图像或视频中的车辆。该模型可以应用于交通监控、自动驾驶等领域，帮助实现对道路上行驶的汽车进行有效的监测与分析。开发这样的模型通常需要大量的标注数据以及深度学习算法的支持，以便准确地捕捉不同类型的车辆特征，并在各种环境下保持较高的识别精度。
     
  • 经过训练的SiamRPN模型：SiamRPNVOT
    优质
    SiamRPNVOT是一款基于SiamRPN架构的视觉跟踪模型，专为视频目标追踪设计，并通过大量VOT数据集进行优化和训练。 在跟踪算法SiamRPN中使用训练好的模型SiamRPNVOT。
     
  • 经过SRN训练的模型SRN.pth
    优质
    SRN.pth是通过SRN（Schedule Regression Network）训练得到的一个预训练模型，适用于数学表达式识别任务，具有高精度和快速推理的特点。 SRN训练后的模型名为SRN.pth，该模型来自一个GitHub仓库。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练模型+5000张相关数据集
    优质
    本项目提供基于YOLOv5的先进车辆与行人检测解决方案，包含精心标注的5000张图片数据集，旨在优化智能交通系统的实时监控和安全性能。 YOLOv5车辆行人检测项目包含两种预训练模型：Yolov5s和Yolov5m，用于识别交通场景中的行人（person）和汽车（car）。这些模型在超过一万张图像的数据集上进行训练，并达到了90%以上的map值。此外，该项目还提供了一个基于PyQt的用户界面以及PR曲线、loss曲线等性能评估图表。 数据集中包括了大约5,000张用于测试目的的行人和车辆图片，标签格式为txt和xml文件，分别存储在不同的目录中。
     
  • 车尾样本图片：用于模型训练的车辆检测、识别、跟踪和计数
    优质
    本图集包含多种车型的车尾图像，旨在为机器学习提供数据支持，适用于车辆检测、识别、跟踪及流量统计等应用场景。 车尾样本图片：用于训练模型，进行车辆检测、识别、跟踪和计数。