Advertisement

YOLOV5交通标志识别与检测数据集及代码模型（适用于95分以上期末大作业）.zip

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源包含YOLOv5框架下的交通标志识别与检测数据集及训练代码模型，专为计算机视觉课程设计，助力学生完成高质量期末项目。 《YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型》是一个已获导师指导并通过的高分大作业设计项目，评分高达97分。此项目适用于毕业设计、课程设计及期末大作业，并且可以直接下载使用，无需任何修改和调整。整个项目的完整性得到了保证，确保能够顺利运行。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • YOLOV5交通标志识别与检测数据集及代码模型（适用于95分以上期末大作业）.zip
    优质
    本资源包含YOLOv5框架下的交通标志识别与检测数据集及训练代码模型，专为计算机视觉课程设计，助力学生完成高质量期末项目。 《YOLOV5交通标志识别检测数据集+代码+模型》是一个已获导师指导并通过的高分大作业设计项目，评分高达97分。此项目适用于毕业设计、课程设计及期末大作业，并且可以直接下载使用，无需任何修改和调整。整个项目的完整性得到了保证，确保能够顺利运行。
     
  • 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
    优质
    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。
     
  • YOLOV5交通标志识别数据集+代码+模型+教程视频
    优质
    本资源提供YOLOv5交通标志识别的数据集、完整代码及预训练模型，并附有详细教程视频。 交通标志的目标检测算法在计算机视觉领域一直是一个热点研究问题，并且不断有改进的优化算法被提出。我们使用YOLOV5算法对[CCTSDB]数据集进行交通标志识别，该数据集由中国长沙理工大学综合交通运输大数据智能处理湖南省重点实验室张建明老师团队创建完成。目前的数据标注包括指示标志、禁止标志和警告标志三大类。
     
  • 基于YOLOv5模型的交通标志检测（含数据集）
    优质
    本研究采用YOLOv5深度学习框架进行交通标志检测，并构建了专门的数据集。通过实验验证了该方法的有效性和准确性，为智能驾驶提供技术支持。 内容包括YOLOv5网络及从CCTSDB中抓取的部分交通标志数据，可以通过简单训练用作检测中国实际道路交通标志。
     
  • 基于Python的交通标志检测与识别代码及文档、数据和模型合集.zip
    优质
    本资源包提供了一个全面的解决方案，用于使用Python进行交通标志的自动检测和识别。内含详细代码、相关文档以及训练模型和数据集，旨在简化交通标志分析项目的开发流程。 该资源为基于Python实现的交通标志检测与识别项目源码、文档说明、数据及模型的压缩包文件，适用于计算机相关专业的毕业设计或课程作业需求。此项目经过导师指导并获得高分通过，适合正在准备毕设的学生和需要进行实战练习的学习者使用。包含完整的项目代码，并已调试确保能够正常运行。
     
  • Python+OpenCV人脸识别人工智能系统源代码（适用于期末大作业，评分95分以上）.zip
    优质
    这段压缩文件包含了一个基于Python和OpenCV的人脸识别人工智能系统的完整源代码，专为大学课程期末项目设计。此作品曾帮助学生获得优异成绩（95分以上），非常适合需要高质量人脸识别技术研究与实践的学习者使用。 基于Python+OpenCV的人脸识别系统源码（95分以上期末大作业）.zip 该项目是个人大作业项目源码，评审分数达到95分以上，经过严格调试确保可以运行！放心下载使用。
     
  • 基于Yolov5的交通标志检测及预训练的道路指示牌识别模型与数据集
    优质
    本研究开发了一种基于Yolov5的交通标志检测模型，并创建了道路指示牌专用的数据集。通过引入预训练技术，提高了模型在复杂场景下的识别精度和速度。 使用YOLOv5进行道路标志检测的项目包括训练好的玩手机检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据。该项目在道路指示牌识别数据集上进行了训练，并包含四个目标类别：trafficlight（交通灯）、speedlimit（限速标识）、crosswalk（人行横道）和stop（停止）。此外，还提供了一个PyQt界面。 该数据集的标签格式包括txt文件和xml文件两种形式，分别保存在不同的文件夹中。项目采用PyTorch框架，并使用Python编写代码。