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基于Mask R-CNN的车道线、车辆和路面裂缝检测（附训练权重文件）

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简介：
本文介绍一种使用改进型Mask R-CNN模型进行车道线、车辆及路面裂缝检测的方法，并提供预训练权重文件以供研究者参考与应用。 使用mask_rcnn实现车道线、车辆及路面裂缝的检测功能。运行demo/seg_video.py脚本即可进行演示。训练数据集可以在指定位置下载获取。

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  • 基于Mask R-CNN的车道线、车辆和路面裂缝检测（附训练权重文件）
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    本文介绍一种使用改进型Mask R-CNN模型进行车道线、车辆及路面裂缝检测的方法，并提供预训练权重文件以供研究者参考与应用。 使用mask_rcnn实现车道线、车辆及路面裂缝的检测功能。运行demo/seg_video.py脚本即可进行演示。训练数据集可以在指定位置下载获取。
     
  • YOLOv5车辆行人检测及训练权重文件与数据集
    优质
    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。
     
  • 基于YOLOV8NANO的道路裂缝检测
    优质
    本研究采用轻量级模型YOLOv8-Nano进行道路裂缝检测，旨在提高检测速度与精度，减少维护成本，保障交通安全。 使用YOLOV8NANO进行道路裂缝检测，并将其转换为ONNX格式，以便在OPENCV DNN中调用，在C++、PYTHON或ANDROID环境中应用。
     
  • 基于Yolov5的道路裂缝检测实现-附件资源
    优质
    本资源介绍了一种基于YOLOv5框架的道路裂缝检测方法，通过优化模型参数和数据增强技术，实现了高效、精准的道路裂缝识别与定位。 Yolov5实现道路裂缝检测-附件资源。这段文字描述了一个使用YOLOv5进行道路裂缝检测的项目，并提供了相关的资源文件。
     
  • 基于Yolov5的道路裂缝检测实现-附件资源
    优质
    本项目利用深度学习框架Yolov5进行道路裂缝检测，通过优化模型参数和数据增强技术提升检测精度与速度，为智能交通维护提供高效解决方案。 Yolov5实现道路裂缝检测-附件资源包含了用于道路裂缝检测的Yolov5模型的相关资料。
     
  • 基于Yolov5的道路裂缝检测实现-附件资源
    优质
    本项目利用深度学习框架YOLOv5进行道路裂缝检测，通过优化模型参数和数据增强技术，提高裂缝识别精度与速度，旨在为智能交通维护提供有效工具。 Yolov5实现道路裂缝检测-附件资源
     
  • 基于Yolov5的道路裂缝检测实现-附件资源
    优质
    本文档介绍了一种基于YOLOv5框架的道路裂缝检测方法，并提供了相关的代码和实验数据。通过优化模型参数及数据增强技术的应用，有效提高了道路裂缝识别精度与效率。适合从事计算机视觉、智能交通系统等相关领域研究的读者参考学习。 Yolov5实现道路裂缝检测-附件资源
     
  • 基于YOLOv3的道路裂缝检测及训练好的模型与数据集
    优质
    本研究利用改进的YOLOv3算法进行道路裂缝检测，并提供训练完成的模型和数据集。旨在提高裂缝识别精度，保障道路安全。 YOLOv3训练好的道路裂缝检测模型包含1000多张标记的数据集，标签格式为xml和txt两种。配置好环境后可以直接使用。 数据集和检测结果的参考可以参见相关文献或报告。该模型采用pytorch框架，代码是用python编写的。