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YOLOV5动物检测数据集与代码资源包，含2000张标注图片及教学视频

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简介：
本资源包提供YOLOv5动物检测模型所需的数据集和代码，包含2000张标记图像及详细教程视频，适合初学者快速上手。 1. 提供目标检测格式数据集，标签采用YOLO的txt文件格式。 2. 数据集中包含动物检测内容，支持[bird, cat, cow, dog, horse, sheep]六种动物的识别。 3. 包含三个训练好的YOLOV5模型。 4. 代码中加入了图形化界面。

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  • YOLOV5动物检测数据集与代码资源包，含2000张标注图片及教学视频
    优质
    本资源包提供YOLOv5动物检测模型所需的数据集和代码，包含2000张标记图像及详细教程视频，适合初学者快速上手。 1. 提供目标检测格式数据集，标签采用YOLO的txt文件格式。 2. 数据集中包含动物检测内容，支持[bird, cat, cow, dog, horse, sheep]六种动物的识别。 3. 包含三个训练好的YOLOV5模型。 4. 代码中加入了图形化界面。
     
  • YOLOV5火灾检测数据集与代码资源包，含2000张标注图片及教学视频
    优质
    本资源包提供YOLOv5火灾检测模型所需的数据集和代码，包含2000张标注图片及教学视频，助力用户快速掌握部署流程。 YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型，包含2000张已标注的数据及教学视频。
     
  • YOLOV5火灾检测数据集及代码资源包，含2000张标注图片与教学视频
    优质
    本资源包提供YOLOv5框架下的火灾检测解决方案，包含2000张标注图像和详尽的教学视频，助力快速掌握模型训练与优化技巧。 YOLOV5火灾检测数据集+代码+模型包含2000张标注好的图片及教学视频。
     
  • YOLOv5口罩检测数据集及代码包（含2000张标注图片与教学视频）.zip
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    本资源提供YOLOv5口罩检测模型所需的数据集和完整代码包，内含2000张已标注图片以及详细教程视频，适合初学者快速上手人脸识别中的口罩检测项目。 YOLOV5口罩检测数据集包含2000张已标注的数据以及相关代码和模型文件。大家可以参考视频教程配置环境，并且可以访问更多关于此项目的详细内容。如果在使用过程中遇到问题，可以通过私信联系作者寻求帮助，感谢大家的支持！
     
  • YOLOV5口罩检测数据集与代码包含2000张标注图片及教学视频.zip
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    本资源提供YOLOv5框架下的口罩检测模型所需的数据集和完整代码，内含2000张标记图像以及详细的教学视频，旨在帮助用户快速掌握物体检测技术。 YOLOV5口罩检测数据集包括2000张已标注好的图片以及相关代码和模型。大家可以在gitee.com/song-laogou/yolov5-mask-42下载这些资源，并按照视频教程配置环境，该视频位于bilibili的BV1YLy1J7xz。如果有更多需求或问题，请通过私信联系作者。感谢大家的支持！
     
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  • YOLOV5口罩检测数据集及代码包（含2000张标注图片和教学视频）.zip
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  • YOLOV5手势识别数据集与代码资源包，内含2000张标记图片及教学视频
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    本资源包提供YOLOv5手势识别方案，包含2000张标注图像和详细教程视频，助力快速掌握模型训练与部署技巧。 1. 提供目标检测格式数据集，标签为yolo的txt文件。 2. 手势识别数据集中包含[A, number 7, D, I, L, V, W, Y, I love you, number 5]这十种手势的识别功能。 3. 包含三组训练好的YOLOV5模型供使用。 4. 代码中集成了图形化界面，便于操作和展示结果。 5. 提供了详细的视频教程讲解相关技术应用。
     
  • Yolov5火灾检测数据集，包含超过2000张图片，标注文件为fire.zip
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    本数据集基于YOLOv5框架，专为火灾检测设计，内含逾两千幅图像及对应的fire.zip标注文件，助力提升模型在火灾识别领域的精度与效率。 yolov5火灾检测数据集包含2000多张图片，所有图像都已标注为“fire”。
     
  • 皮肤病语义分割数据集及代码（含UNet模型）- 2000张标注图片+教学视频
    优质
    本资源提供皮肤病语义分割的数据集和完整代码，包含2000张标注图像及详尽的教学视频，采用先进的UNet深度学习模型。 大家好，这里是肆十二。转眼间寒假即将结束，想必大家都开始着手准备毕业设计了吧。作为一名专注于大作业区的UP主，在这里我也来蹭一波热度。之前我们已经发布了关于图像分类和目标检测的相关教程，这次我们将尝试一些新的内容——使用Unet进行医学图像分割。 以皮肤病数据为例，我们会训练一个专门用于识别并区分皮肤病区域与正常皮肤区域的模型。用户只需上传图片，我们的模型就能自动完成相应的分割工作。