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Regionlets 适用于通用目标检测。

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简介：
Regionlets for Generic Object Detection 旨在通过将图像分割成更小的区域，从而实现对通用物体检测的有效处理。该技术的核心在于利用这些细粒度的区域，以便更精确地识别和定位图像中的各种物体。 这种方法能够显著提升检测性能，尤其是在面对复杂场景和多种物体存在的情况下。

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  • VisDrone2019数据集适用于小目标检测
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    简介：VisDrone2019数据集专为挑战性的小目标检测任务设计，包含大量城市监控视频中的复杂场景与多类低分辨率目标标注，推动了无人机视觉领域的研究进展。 visDrone2019数据集适用于小目标检测。
     
  • COCO128数据集适用于目标检测任务
    优质
    COCO128数据集是专为小型项目和快速原型开发设计的目标检测数据集，它选取了原始MS COCO数据集中的前128幅图像，简化研究与应用的入门难度。 COCO128数据集适用于目标检测任务。
     
  • 适用于Yolo5的头盔目标检测数据集.zip
    优质
    本资源提供一个专门用于训练和评估YOLOv5模型在复杂环境中识别头盔的目标检测数据集，有助于提升相关应用的安全性能。 用于Yolo5头盔目标检测的数据集.zip 文件可以下载使用。此数据集适用于进行基于Yolo5的头盔识别任务的研究与开发工作。
     
  • 安全帽数据集，适用于目标检测，可直接应用
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    本安全帽数据集专为物体检测设计，包含大量标记图片，易于直接应用于各类安防监控场景，提升作业现场安全性。 安全帽数据集已经转换为Yolo格式，可以直接使用。该数据集中包含了佩戴安全帽的人员与未佩戴安全帽的人员的标注信息。
     
  • 基于YoloV5的目标检测技术，适用于毕业设计项目
    优质
    本项目采用先进的YOLOv5算法进行目标检测研究与开发，旨在为计算机视觉领域的毕业设计提供高效解决方案。 由于上传限制，请自行获取数据集以进行医学图像疾病检测、图片物品检测或视频人物识别。首先使用train.py训练自己的网络模型，然后通过detect.py输出检测结果。生成的runs文件夹包含各项性能指标，可用于与Yolo系列算法比较，并作为毕业设计的基础参考。 默认情况下在CPU上运行程序，如需使用GPU，请将代码中的.cpu替换为cuda。 关于Yolov5的具体结构图显示该模型由输入端、Backbone（骨干网络）、Neck和Prediction四个部分组成。详细信息可参阅相关文档或博客文章。
     
  • 已标记的垃圾分类数据集，适用于目标检测
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    本数据集包含大量已分类的生活垃圾图像，旨在为机器学习模型提供训练资源，特别适合用于开发和测试垃圾分类的目标检测算法。 垃圾分类数据集包含1万多个样本，适用于Yolov5目标检测模型，并以VOC格式和txt格式提供。
     
  • 已标注的香烟数据集，适用于Yolo目标检测训练
    优质
    这是一个专门用于训练YOLO（You Only Look Once）模型进行物体检测任务的数据集，包含大量标记清楚的香烟图像。 标注好的香烟数据集，用于YOLO目标检测训练。
     
  • 基于YOLOv8的抽烟行为检测数据集，适用于训练目标检测模型
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    本数据集专为基于YOLOv8的目标检测框架设计，聚焦于抽烟行为识别，旨在优化模型在监控场景中的应用效能。 抽烟的危害主要包括以下几个方面： 1. 增加患多种癌症的风险：吸烟是导致肺癌、喉癌、口腔癌、食道癌等多种恶性肿瘤的主要原因，并且会增加其他类型癌症（如肾癌、胰腺癌、膀胱癌）的发病率。 2. 损害呼吸系统功能：烟草中的有害物质刺激气管，引发咳嗽和呼吸困难等症状。长期吸烟还会导致慢性支气管炎以及肺部疾病如肺气肿等的发生概率增加。 3. 影响心血管健康：吸烟能够引起血管收缩、血压上升及动脉硬化等问题，从而提高心脏病与中风的患病几率；同时烟草中的有害成分也会使血液内产生过多的氧化脂肪物质，对心脏和血液循环系统造成进一步损害。 4. 危害生殖系统的正常运作：吸烟对于男女双方都有不利影响。男性方面表现为精子数量减少、质量下降以及生育能力减弱；女性则可能出现月经失调、提前进入更年期及难以怀孕等问题。 5. 使皮肤状况恶化并加速衰老过程：烟草中的尼古丁会导致血管收缩，从而降低肌肤的血液供应量，加快老化速度，并形成皱纹和松弛现象。此外吸烟还会导致牙齿发黄、指甲脆弱以及肤色变暗等症状出现。 6. 增加其他疾病发生的可能性：除了上述提到的各种健康问题外，长期吸烟还可能诱发糖尿病、骨质疏松症、胃食管反流病及消化性溃疡等疾病的产生。 综上所述，持续抽烟对身体健康的负面影响非常严重。通过戒除烟瘾可以显著降低这些潜在的危害风险，并有助于改善整体生活质量。
     
  • 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示代码.zip
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    本资源提供了一个使用Python库Gradio实现的交互式界面，用于展示和测试YOLOv5的目标检测模型。通过简单的网页界面，用户可以上传图片或调用摄像头实时进行物体识别，方便快捷地体验YOLOv5的强大功能。 基于Gradio的YOLOv5通用目标检测演示系统支持自定义检测模型，并且使用起来非常方便。该系统利用了Gradio库的优势来创建一个直观、用户友好的界面，使得开发者可以轻松地调整和测试不同的YOLOv5版本或配置文件以适应各种场景需求。通过这样的平台，不仅可以加速开发过程中的原型设计与验证环节，还便于非技术背景的人员理解目标检测模型的工作原理及其应用场景。
     
  • 用于目标检测的蛇数据集
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    本数据集专为提升目标检测算法在蜿蜒、缠绕物体上的性能而设计，包含大量标记清晰的蛇图像样本。 里面包含了一些蛇的数据图片及其标签，可用于目标检测和语义分割任务。一共有大约200多张高质量的图片及对应的标签，基本可以满足需求。