YOLOv5车牌及人脸检测与识别的权重和标注数据集

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简介：本项目提供YOLOv5模型针对车牌及人脸识别的定制化权重文件及大量标注数据集，旨在优化物体检测精度与效率。 YOLOv5可以用于车牌和人脸识别任务，并提供训练好的检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据，其中map值可达90%以上。该模型能够准确地识别出车牌的位置及司机脸部区域，并判断是否佩戴口罩，但无法识读具体的车牌号码。附带的数据集包含一万张图片，用于进行车牌和人脸的联合检测任务。标签格式为txt和xml两种类型，分别保存在不同的文件夹中。数据集参考内容可在相关博客文章中找到（注意：原文中的具体链接已被移除）。模型采用pytorch框架编写，并使用python语言实现。

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YOLOv5车牌及人脸检测与识别的权重和标注数据集

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简介：本项目提供YOLOv5模型针对车牌及人脸识别的定制化权重文件及大量标注数据集，旨在优化物体检测精度与效率。 YOLOv5可以用于车牌和人脸识别任务，并提供训练好的检测权重以及PR曲线、loss曲线等数据，其中map值可达90%以上。该模型能够准确地识别出车牌的位置及司机脸部区域，并判断是否佩戴口罩，但无法识读具体的车牌号码。附带的数据集包含一万张图片，用于进行车牌和人脸的联合检测任务。标签格式为txt和xml两种类型，分别保存在不同的文件夹中。数据集参考内容可在相关博客文章中找到（注意：原文中的具体链接已被移除）。模型采用pytorch框架编写，并使用python语言实现。

YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集

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简介：本项目提供基于YOLOv5模型的车辆和行人检测解决方案，包含预训练权重、优化的数据集及相关代码，适用于快速部署和二次开发。 1. YOLOv5车辆行人检测模型附带各种训练曲线图，并可通过tensorboard打开训练日志文件，mAP值达到90%左右。 2. 该资源包含一个用于车辆行人检测的数据集，标签格式包括VOC和YOLO两种类型。数据集中的人、车类别名称分别为person和car，图像数量约为1万张。 3. 数据集与模型的详细信息可在相关博客文章中找到。

Yolov5夜间车辆检测方案+权重+标注数据集+PyQt界面

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本项目提供了一种基于Yolov5的夜间车辆检测解决方案，包含预训练模型权重及标注数据集，并集成PyQt用户界面。该项目使用YOLOv5进行夜间场景下的车辆检测。训练权重基于几千张包含道路车辆的数据集，在输入尺寸为640x640的情况下获得，模型的mAP值达到90%以上。此外，项目代码包括一个pyqt界面，支持图片、视频以及调用摄像头进行实时目标检测，并提供相应的选择项。数据集中包含了行人和汽车两类物体，标签文件分别以txt和xml格式保存在两个不同的文件夹中。整个系统基于PyTorch框架编写，使用Python语言实现。

基于YOLOv5与LPRNet的车牌检测及识别（应用CCPD数据集）.zip

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本项目结合了YOLOv5和LPRNet模型，专注于提升车牌检测与识别精度，并采用CCPD数据集进行训练与测试。下载包含源代码、预训练权重及实验结果分析文档。这里为你收集整理了一份关于AI、机器学习和深度学习的高质量资料。如果你投入时间去研究几天，相信肯定会对你的学习有很大帮助。这些资源经过本地编译测试，可以打开并运行，适合用于毕业设计、课程设计的应用参考及学习需求，请放心使用。祝愿你在毕业设计项目中取得巨大进步，并顺利毕业！但请注意，所提供的项目源码仅供学习和研究之用。在使用时请务必遵守学术诚信原则及相关法律法规，不得将其用于任何商业目的或侵犯他人权益的行为。对于因使用本资源而导致的问题（包括但不限于数据丢失、系统崩溃或安全漏洞），风险自担！

车牌检测的YOLOv5数据集

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本数据集为优化车牌识别算法而设，基于YOLOv5框架，包含大量标注车辆车牌图像，适用于训练和测试高精度车牌检测模型。已准备车牌YOLOv5检测数据集，包含1000张蓝色车牌图片和1000张绿色车牌图片，并已完成yaml文件配置及训练验证集的划分，可以直接进行训练。

基于YOLOv5的车牌检测与识别

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本研究采用改进的YOLOv5算法进行高效的车辆号牌自动检测和识别，旨在提升复杂场景下的准确率及速度。 YOLOv5可以用于车牌检测与识别，并能提取出车牌的具体数据。参考相关文章可详细了解其应用方法和技术细节。

车辆牌照检测与识别数据集

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本数据集包含大量实际道路上行驶车辆的图像和视频片段，旨在提供一个全面、高质量的数据资源库，用于研究及开发车牌自动检测与识别技术。车牌检测与识别数据集包括训练车牌检测模型的数据：图块大小为136*36的车牌图像及非车牌图像；以及用于字符识别模型训练的数据：20*20像素的单个字符图片，这些字符涵盖数字（0~9）、字母（A~Z）和各省市区简称（如京、津、晋等）。

LFW人脸数据集——人脸识别的标准测试集

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LFW人脸数据集是一个广泛使用的人脸识别基准数据库，包含多个人物的面部照片，用于评估和比较不同人脸识别算法的性能。 LFW (Labeled Faces in the Wild)人脸数据集是目前广泛用于人脸识别测试的数据集合。该数据集中的人脸图片均来源于生活中的自然场景，因此识别难度较大。由于多姿态、光照条件变化、表情差异、年龄跨度以及遮挡等因素的影响，即使同一人的照片也会有很大不同。此外，在一些图像中可能包含不止一个人脸，对于这些多人脸的图像，仅选择中心坐标对应的人脸作为目标人脸进行分析。 LFW数据集总共包括13233张图片，每一张都标注了相应的人物名字，并且涉及5749个不同的个体。值得注意的是，在这之中大部分人的照片只有一张。所有图片尺寸均为250X250像素大小，其中绝大多数为彩色图像，但也包含少量黑白人脸图片。

车牌识别与车牌数据集

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车牌识别技术是指利用光学字符识别和图像处理技术自动读取车辆号牌信息的技术。本项目专注于研究并优化这一过程，并建立了一个专门用于训练及测试的车牌数据集，以提高算法在各种环境下的准确性和鲁棒性。为进行车牌号识别研究的同学提供已打标签的车牌号码训练数据集。该数据集包括图像处理、车牌号识别所需的相关内容，并且包含完整的车牌数据集与训练集。

YOLOv5目标检测及人脸口罩数据集（含8000张图片与标注文件）.zip

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本资源包含YOLOv5模型训练所需的人脸口罩目标检测数据集，内含8000张图像及其对应的标注文件，适用于开发疫情防护等相关应用。 1. 资源描述：约4000张不带口罩的人脸图片及4000张带口罩的人脸图片，包含标注文件，符合YOLOv5格式，可直接用于训练。 2. 资源特点：数据质量高、标注框精确度高，可以直接应用于yolo目标检测任务中。 3. 适用对象：计算机科学、电子信息工程和数学等专业的大学生课程设计、期末大作业及毕业设计项目。 4. 此资源集合由一位资深算法工程师提供。该工程师在某大型企业工作超过十年，精通Matlab、Python、C/C++和Java等多种编程语言，并专注于YOLO算法仿真研究。 5. 他擅长计算机视觉技术的应用开发、目标检测模型的构建与优化、智能优化算法的设计及实现，同时对神经网络预测分析、信号处理方法以及元胞自动机理论有着深入的理解。此外，在图像处理领域也积累了丰富的经验，包括但不限于智能控制策略设计和路径规划方案制定，并且在无人机相关技术研究方面也有独到见解。 6. 欢迎广大科研人员和技术爱好者与他交流学习。