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基于Yolo5的人物与动物目标检测，附带代码和数据，可直接运行

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简介：
本项目提供了一个使用YOLOv5框架进行人物及动物识别的解决方案，并包含所有必要源码和训练数据，支持快速部署与测试。 基于YOLO5的目标检测模型可以用于人物和动物识别。该项目包含代码和数据，并可以直接运行。

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  • 基于Yolo5的人物与动物目标检测，附带代码和数据，可直接运行
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    本项目提供了一个使用YOLOv5框架进行人物及动物识别的解决方案，并包含所有必要源码和训练数据，支持快速部署与测试。 基于YOLO5的目标检测模型可以用于人物和动物识别。该项目包含代码和数据，并可以直接运行。
     
  • 运动物体的目标检测与识别_目标检测_运动物体_运动目标检测_图像识别_
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    本研究聚焦于运动物体的目标检测与识别技术，涵盖目标检测算法及图像处理方法，旨在提升对动态场景中特定对象的精准定位和分类能力。 实现目标检测的代码示例视频可以运行。
     
  • 基于TensorFlow的Faster R-CNN目标检测实现（含代码和数据，可直接运行）-- 数据部分
    优质
    本项目提供了一个使用TensorFlow实现的Faster R-CNN目标检测模型的数据集。包含所有必要文件以供用户直接运行和测试模型性能，旨在简化深度学习实验流程。 基于TensorFlow搭建的Faster R-CNN可以实现目标检测任务，并且已经提供了代码和数据，可以直接运行使用。这段描述强调了利用TensorFlow框架来构建Faster R-CNN模型进行图像中的对象识别工作，同时指出相关的源码及训练资料已备齐，便于用户直接执行实验或项目开发。
     
  • 改良版物元可拓代码，含数据可直接运行
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    本资源提供了一种改进型的物元可拓算法代码，内嵌示例数据，用户无需额外准备数据即可直接执行和测试。适合初学者快速入门及研究人员进行算法实验。 改进原有的物元可拓代码中的缺陷，在所测得的数值超出规定区间导致关联度无法计算的情况下，可以利用贴近度的概念来取代关联度进行处理。这样能够解决现有问题并提升算法的有效性和适用范围。
     
  • 人脸及口罩检测（附带运行代码和数据集）
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    本项目提供了一种有效的人脸识别与口罩佩戴状态检测方法，并包含详尽的源代码、注释以及训练模型所需的数据集。 本教程旨在帮助开发者全面了解深度学习中的完整流程，涵盖以下方面： 1. 数据集的导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择以及参数设置过程。 3. 模型训练与导出操作。 4. 模型加载、优化并得出推断结果。 本教程使用的主要软硬件环境如下： - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
     
  • 人脸及口罩检测（附带运行代码和数据集）
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    本项目提供了一套完整的人脸及口罩检测解决方案，包含详尽的运行代码与真实数据集，旨在帮助开发者快速实现相关应用。 本教程旨在帮助开发者全面理解深度学习的完整流程，涵盖以下方面： 1. 数据集导入及预处理步骤。 2. 网络模型的选择与参数设置。 3. 模型训练过程以及导出方法。 4. 如何加载和优化模型以得出推断结果。 本教程所使用的软硬件环境如下： - NVIDIA Xavier NX - Jetpack 4.6 - TensorRT 8.0.1 - Pytorch 1.10.0 - Python 3.6.9 - OpenCV 4.1.1
     
  • 运动物体跟踪轨迹（含图像和代码，可直接运行）
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    本项目提供了一套完整的解决方案用于追踪视频中的运动物体，并描绘其移动轨迹。包含详细注释的源代码与演示图片，支持直接运行测试。 运动物体追踪（包含图像和代码，可直接运行），主要是乒乓球追踪，但通过修改代码同样适用于其他物体的追踪。这是图像处理课程的一个大型实验项目。
     
  • 基于Python的深度学习水下生物目标检测-附数据集与代码.zip
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    本资源提供了一个基于Python的深度学习框架下的水下生物目标检测项目，包含预处理的数据集和完整源码，适用于科研和教学用途。 本代码基于Python PyTorch环境编写。下载后，请参考附带的requirement.txt文件自行配置环境。 安装好所需环境之后，若需重新训练模型，则依次运行01、02、03这三个py文件；如仅使用已训练好的模型进行识别工作，则直接运行03pyqt.py即可。 以下是对各个py文件功能的简要说明： - 运行指令`python 01划分数据集.py`，将把原始数据转换为YOLO格式，并生成train.txt、val.txt以及配置文件data.yaml。 - 执行02train.py会启动模型训练过程。 - 最后运行03pyqt.py以开启PyQT可视化界面。通过点击加载图片按钮选择待识别图像，再点检测按钮即可完成识别操作。
     
  • 基于YOLOV5的人脸检测代码，配置完成后即可直接运行
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    本项目提供了一套基于YOLOv5框架的人脸检测解决方案。通过简单的配置步骤，用户可以轻松实现快速、精准的人脸识别功能，适用于多种应用场景。 用YOLOV5实现人脸检测的代码已经配置好系统可以直接运行。