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自制深度学习目标检测与识别算法的训练数据集，并进行标定。

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简介：
精心构建的数据集，旨在应用于无人机巡检场景中的目标检测与识别任务，该数据集包含总计1052张图像，并被细分为四种类别：树木、电力塔架、四旋翼无人机以及建筑物。数据集的制作严格遵循VOC 2007的格式规范，并直接用于深度学习目标检测与识别算法（例如Faster R-CNN和YOLO等）的训练。此数据集是项目第二阶段的内容，剩余的552张图像在先前阶段已单独上传。

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  • 自制标定的深度学习目标检测与识别算法训练数据集
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    本研究专注于开发和应用自定义标注的数据集来优化深度学习中的目标检测与识别算法，旨在提高模型在特定任务上的准确性和效率。 我制作了一个数据集用于无人机巡检环境下的目标检测与识别任务。该数据集包含1052张图片，并分为四类：树木、电力塔架、四旋翼和房屋。数据集严格按照VOC2007格式进行标注，可以直接应用于深度学习的目标检测算法（如Faster R-CNN 和 YOLO）的训练中。这是第二部分的数据集，包含后552张图片，前一部分会单独上传。
     
  • 使用Yolov5进行目标检测并训练自定义数据集
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    本项目采用YOLOv5框架，致力于实现高效精准的目标检测任务，并通过训练特定领域的自定义数据集，提升模型在实际应用场景中的适应性和性能。 Yolov5实现目标检测包括整个训练流程的亲测步骤。在代码配置好所需的cuda、torch等环境后，可以直接运行，或者按照训练流程重新训练和测试自己的数据集，包教会。
     
  • 深度学习与目标检测结合：使用YOLOX训练自定义数据集并进行剪枝以实现轻量化
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    本项目探索了将深度学习技术应用于目标检测任务的方法，基于YOLOX框架训练个性化数据集，并通过模型剪枝优化来达到计算资源需求低且性能优秀的轻量化目标检测模型。 采用PyTorch深度学习环境，并使用YOLOX进行目标检测任务，支持模型剪枝功能。主要特性包括： 1. 支持训练自定义数据集。 2. 具备图像推理能力。 3. 可以对视频进行推理处理。 4. 提供mAP测试工具以便评估模型性能。 5. 支持在任意层执行剪枝操作，优化网络结构和计算效率。 6. 能够加载并运行多种预训练模型或自定义架构。 此外，项目内附带详细的readme文件指导用户快速上手。代码经过充分验证与测试，在多个研究场景中被广泛采用。适用于研究人员、研究生以及深度学习爱好者等群体使用。
     
  • 用于行人Person目标检测的XML格式深度学习训练数据集
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    本数据集包含以XML格式标注的大量行人图像，旨在支持Person目标检测任务的深度学习模型训练与验证。 打包文件夹包含JPEGImages文件夹下的行人（person）图片以及Annotations文件中的xml标签。这些xml标签记录了行人图片中person的检测框坐标位置信息，使用该数据集可以继续进行目标检测的深度学习训练。
     
  • YOLOv4目标检测实战：利用自定义数据集进行训练
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    本教程详细讲解如何使用YOLOv4算法，并基于自定义的数据集实现高效的物体检测模型训练。适合对计算机视觉感兴趣的开发者和研究者学习实践。 课程演示环境为Ubuntu系统。对于希望在Windows环境下学习YOLOv4的同学，请参考《Windows版YOLOv4目标检测实战：训练自己的数据集》。 与前一代的YOLOv3相比，新的YOLOv4版本将精度（AP）提升了10%，同时每秒帧率（FPS）提高了12%。作为基于深度学习的端到端实时目标检测方法，本课程详细指导如何使用labelImg进行标注，并利用YOLOv4训练个性化数据集。 此课程包括两个项目实践：单一对象识别任务如足球的目标定位以及多对象同时识别的任务例如在同一个场景中对足球和梅西的同时追踪。演示将基于AlexAB/darknet版本的YOLOv4，讲解如何安装、标定个人的数据集，并进行相应配置文件修改以适应训练需求。 课程内容还包括数据整理方法、模型测试技巧及性能评估（mAP计算与PR曲线绘制），以及先验框聚类分析。此外还将分享一些提高目标检测准确性的实用建议和策略。
     
  • 基于自制数据集的深度学习目标属性识别
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    本研究致力于开发一种基于自建数据集的深度学习模型，用于高效准确地识别图像中的目标及其属性。通过优化算法和模型结构，我们旨在提升在特定领域内的目标检测精度与效率。 本段落主要介绍了一个基于自建数据集的深度学习目标属性识别项目。该项目涵盖了从创建、划分数据集到训练卷积神经网络（CNN）模型以及应用这些模型的过程，为初学者提供了一个实践案例，展示了构建深度学习模型所需的全过程。 在特定领域如雷达图像识别中，公开的数据集可能无法满足需求，因此需要自行收集和建立数据集。在这个项目中，作者使用了网络爬虫技术来获取包括“民船”、“战斗机”、“客机”、“潜艇”和“军舰”等类别的图片，并以此为基础训练模型进行目标属性识别。 网络爬虫是一种自动化抓取互联网信息的程序，它可以按照预设规则遍历网页并提取所需内容。在这个项目中，作者利用这种技术收集特定主题的图片，涉及到设计与实现网页抓取策略的各种细节，例如如何选择初始页面、怎样提取新的URL以及何时停止等。 图像识别是深度学习中的关键应用之一，它包括信息获取、预处理、特征抽取、分类器设计和决策等一系列步骤。本项目中采用CNN作为模型进行训练，这是一种特别适合于图像处理的深度学习架构，因为它可以自动地从低级纹理到高级模式提取多层次的视觉特性。 除了CNN之外，在图像识别领域还有其他机器学习方法如支持向量机（SVM）、K近邻算法（KNN）和决策树等。每种模型都有其特定的优势与局限性，例如SVM适合处理非线性的复杂问题、KNN适用于大规模数据集而决策树则提供了一套直观的分类规则。然而，在许多视觉任务中，CNN展现出了卓越的能力，尤其是在解决大规模图像分类的问题上。 在项目过程中，通过训练CNN模型能够学习到图片中的关键特征，并用于预测新图的目标属性。整个流程包括了数据预处理（如归一化、增强等）、构建网络架构、选择损失函数和优化器配置以及进行模型验证与调优等方面的内容。最终的训练好的模型可以应用于实际环境中，实现对雷达或其他目标的有效识别。 因此，这个项目提供了一个全面的学习深度学习及其在图像处理领域应用的机会，并为希望深入了解该技术的人们提供了有价值的参考案例。
     
  • 目标检测数据集制作-使用LabelImg工具自定义深度学习标注数据集
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    本教程详解如何利用LabelImg工具创建和定制深度学习的目标检测数据集，涵盖从基础操作到高级技巧的应用。 LabelImg的安装教程如下： 1. 首先需要确保电脑上已安装Python环境。 2. 打开命令行工具（如Windows下的CMD或PowerShell，Linux/MacOS下的Terminal）。 3. 在命令行中输入`git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git`来克隆LabelImg的代码仓库到本地电脑上。 4. 进入克隆下来的文件夹内，使用命令`cd labelImg`进入该目录。 5. 安装依赖项：运行命令`pip install -r requirements.txt`以安装所需的Python库。 6. 接下来需要配置Qt和PyQt。根据操作系统选择合适的版本进行下载并按照指示完成安装过程。 7. 在labelImg文件夹内找到“labelImg.py”这个脚本，双击它或在终端中运行`python labelImg.py`来启动LabelImg程序。 以上步骤可以帮助用户顺利完成LabelImg的安装与配置工作。
     
  • Python YOLOv5训练用无人机航拍数据集 人工智能深度学习目标检测与识别
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    本项目利用无人机采集图像数据，采用YOLOv5算法进行优化训练，旨在提升基于Python的人工智能深度学习框架下的目标检测及识别精度。 使用Python的YOLOv5对无人机航拍数据集进行训练，应用于人工智能领域的深度学习目标检测与识别任务。
     
  • 已完成标注的深度学习目标检测火焰与烟雾识别数据集
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    本数据集包含了大量已标记的图像和视频片段，专门用于训练和测试深度学习模型在火灾早期阶段识别火焰与烟雾的能力。 火焰识别与烟雾识别数据集的标注工作已经完成。