《适用于恶劣天气中物体识别的自适应YOLO算法》计算机专业毕业设计与大作业（含源码、文档、论文及数据集）

简介：
本项目提出一种改进的YOLO算法，专为恶劣天气条件下的物体识别优化。包含详尽的源代码、研究报告和数据集，适合作为计算机专业毕业设计或课程大作业使用。 资源内项目源码均为个人课程设计与毕业设计的成果，所有代码均已通过测试并成功运行后才上传，请放心下载使用！答辩评审平均分高达96分，确保拿来即用。 ### 项目备注： 1. 所有项目的代码在经过严格的功能验证和测试确认无误后才会发布，您可以安心下载。 2. 此资源适合计算机相关专业的在校学生、老师及企业员工学习参考。无论是计科、人工智能、通信工程还是自动化或电子信息等专业领域，都十分适用；同时也非常适合编程初学者通过这个项目进行进阶学习。此外，该代码库还可以作为毕业设计的参考案例或者课程作业的一部分。 3. 若您具备一定的基础能力，则可以在现有代码的基础上进一步修改和扩展功能以满足不同的需求，并将其应用于自己的毕设、课设或大作业中。下载后请务必先查看README.md文件（如果有），仅供学习研究之用，严禁用于商业目的。