利用C#、ML.NET和ONNX实现YOLOv5物体识别（含源代码、文档及数据）.rar

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简介：
该资源包提供了一个基于C#和ML.NET框架下的YOLOv5物体检测系统，使用ONNX格式模型进行部署。内容包括完整源代码、详细说明文档以及训练所需的数据集，适合开发者学习与实践。资源内容包括基于C#、ML.NET及ONNX实现YOLOv5对象检测的完整源码、详细说明文档以及相关数据集。代码特点：采用参数化编程方式，便于用户根据需求调整参数；整体结构清晰易懂，并配有详尽注释以帮助理解每一步操作逻辑。适用范围：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生作为课程设计或毕业项目使用。作者简介：由一位在大型企业担任资深算法工程师的专业人士编写，拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++和Java编程经验以及丰富的YOLO算法仿真背景。该作者擅长多种领域的算法仿真实验，涵盖计算机视觉技术、目标检测模型开发与优化、智能控制系统设计及无人机路径规划等方面的知识技能，并乐意提供交流学习机会给有需要的人士。

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利用C#、ML.NET和ONNX实现YOLOv5物体识别（含源代码、文档及数据）.rar

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该资源包提供了一个基于C#和ML.NET框架下的YOLOv5物体检测系统，使用ONNX格式模型进行部署。内容包括完整源代码、详细说明文档以及训练所需的数据集，适合开发者学习与实践。资源内容包括基于C#、ML.NET及ONNX实现YOLOv5对象检测的完整源码、详细说明文档以及相关数据集。代码特点：采用参数化编程方式，便于用户根据需求调整参数；整体结构清晰易懂，并配有详尽注释以帮助理解每一步操作逻辑。适用范围：适用于计算机科学、电子信息工程及数学等专业的大专院校学生作为课程设计或毕业项目使用。作者简介：由一位在大型企业担任资深算法工程师的专业人士编写，拥有超过十年的Matlab、Python、C/C++和Java编程经验以及丰富的YOLO算法仿真背景。该作者擅长多种领域的算法仿真实验，涵盖计算机视觉技术、目标检测模型开发与优化、智能控制系统设计及无人机路径规划等方面的知识技能，并乐意提供交流学习机会给有需要的人士。

Yolov5Wpf：利用ML.NET部署YOLOV5 ONNX模型-源码

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Yolov5Wpf项目展示了如何使用ML.NET将YOLOv5的ONNX模型集成到Windows应用程序中，提供了一个基于C#和WPF框架的源代码示例，便于机器学习模型在桌面应用中的部署与开发。约洛夫5Wpf使用ML.NET部署YOLOV5的ONNX模型。

基于YOLOv5和NCNN的Android拍照识别APP实现（含完整源码、说明文档及数据）.rar

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本资源提供一个基于YOLOv5目标检测模型与NCNN框架开发的Android应用，支持实时拍照物体识别。内附完整项目源代码、详细说明文档和训练数据集，便于学习和二次开发。资源内容：基于YOLOv5实现android使用ncnn的拍照识别app（完整源码+说明文档+数据）.rar 代码特点： - 参数化编程，参数可方便更改。 - 代码编程思路清晰、注释明细。适用对象：计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计和毕业设计。作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java及YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制与路径规划等领域的算法仿真实验。欢迎交流学习。

基于ML.NET和ONNX的YOLOv5对象检测-YOLOv5-Net

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YOLOv5-Net是利用ML.NET框架并结合ONNX模型导出能力实现的一个高效目标检测项目，它基于流行的YOLOv5算法。此项目旨在为开发者提供一个灵活、高性能的对象识别解决方案，适用于多种平台和应用场合。 YOLOv5-net使用ML.NET和ONNX进行YOLOv5对象检测。

基于Yolov5的ONNXRuntime C++实现（含完整源码、说明文档和数据）.rar

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本资源包提供了一个基于YOLOv5模型的ONNX Runtime C++实现项目，包含详细代码、使用指南及测试数据集，适合于深度学习推理部署研究。资源内容包括基于YOLOv5的物体检测项目源码、使用ONNXRuntime的C++实现（完整源码+详细文档+数据）。代码特点为参数化编程设计，便于用户根据需求调整参数，并且注释详尽，易于理解。此资源适用于计算机科学、电子信息工程及数学专业的大学生在课程设计或毕业论文中进行项目实践。作者是一位资深算法工程师，在大厂工作多年，拥有丰富的MATLAB、Python和C/C++等语言开发经验以及YOLO目标检测算法的研究背景。他专注于计算机视觉技术的应用与研究，并擅长多种智能优化算法的实现及信号处理等领域的工作。如有兴趣深入探讨相关领域的问题或寻求进一步的技术支持，请直接通过平台留言的方式联系作者进行交流学习。

使用Python进行OCR文字识别的实现（含源码、数据及说明文档）.rar

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本资源提供了一个基于Python的OCR文字识别项目，包含完整源代码、训练所需的数据集以及详细的说明文档，方便用户快速上手和二次开发。资源内容包括基于CnOCR文字识别的Python仿真代码、详细说明文档及数据集。该代码具有以下特点： - 参数化编程：参数易于调整。 - 代码结构清晰，注释详尽易懂。适用对象主要包括工科生、数学专业学生以及算法研究方向的学习者。作者是一位资深的大厂算法工程师，在Matlab、Python、C/C++和Java等语言的算法仿真领域拥有十年的工作经验。他擅长多种领域的智能优化算法、神经网络预测、信号处理技术，元胞自动机模拟，图像处理方法，智能控制系统设计以及路径规划与无人机操作等方面的实验研究。作者欢迎各界学习者进行交流探讨以共同进步。

利用BERT-BiLSTM-CRF模型进行中文命名实体识别（含Python代码、文档及数据集）.zip

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本资源提供基于BERT-BiLSTM-CRF架构的中文命名实体识别解决方案，包括详尽的Python实现代码、项目文档以及训练所需的数据集。基于BERT-BiLSTM-CRF模型实现的中文命名实体识别项目是一个经过导师指导并认可通过的高分毕业设计作品，适用于计算机相关专业的毕设学生及需要实战练习的学习者，同样适合课程设计或期末大作业使用。该项目包含完整的Python源码和详细说明，并利用了CLUENER2020数据集进行训练与测试，所有代码均经过严格调试以确保其可运行性。

利用 PyTorch 实现的 YOLO v5 表情识别（含代码和数据）

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本项目使用PyTorch实现YOLOv5模型，专门针对表情识别进行优化，并提供详尽的数据集与源码。基于 PyTorch 的 YOLO v5 表情识别项目包括代码和数据。该项目利用了YOLO v5的目标检测框架，并将其应用于表情识别任务中，结合PyTorch深度学习库进行实现。通过使用此模型，可以有效地在图像或视频流中检测出人脸并进一步分析其表情状态。

021_Matlab实现的MNIST手写字体识别(CNN+BP)（含源码和数据）.rar

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本资源提供使用MATLAB实现的手写数字识别系统，结合卷积神经网络与反向传播算法优化模型。包含完整代码及MNIST数据集，适合深度学习初学者研究参考。【资源内容】：使用Matlab实现MNIST手写字体识别【代码特点】： - 参数化编程，便于参数调整。 - 代码结构清晰，并配有详细注释。【适用对象】：适用于工科生、数学专业学生以及信号处理专业的学生等。

基于C++和libtorch的Yolov5部署（含完整源码、说明文档及数据）.rar

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本资源提供基于C++和libtorch实现的YOLOv5模型部署代码，包含详细教程与源码，附带测试所需数据集。适合深度学习项目开发与研究使用。资源内容包括基于C++ libtorch部署的YOLOv5完整源码、详细的说明文档以及相关数据集。代码特点： - 参数化编程：参数设置灵活且易于更改。 - 编程思路清晰，注释详尽。适用对象主要包括计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生，在课程设计或毕业设计中可以使用该资源进行学习与实践。作者是一位在大厂拥有十年经验的资深算法工程师，专注于Matlab、Python、C/C++及Java等多种编程语言以及YOLO目标检测算法的研究。具备丰富的项目经验和深厚的技术积累，擅长领域包括但不限于计算机视觉技术开发、智能优化算法设计、神经网络预测模型构建、信号处理方法创新等，并在元胞自动机模拟实验、图像处理软件研发等方面有显著成果。欢迎有兴趣的同行和学生进行交流探讨学习机会。