yolov56.1 深度学习预训练权重文件

Yolov5模型预训练权重---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l等】

标签： yolov56.1 深度学习预训练权重文件

Yolov5模型预训练权重---【包含yolov5s、yolov5s6、yolov5m、yolov5m6、yolov5l、yolov5l6、yolov5m、yolov5m6、yolov5x等】

YOLOv5训练目标检测数据集（小白）

标签：目标检测 python 深度学习

YOLOv5训练目标检测数据集（小白）

yolov5-6.1的完全使用手册，含模型训练测试（可训练自己的数据集）

标签：深度学习 python 人工智能

将以下代码保存到yolov5的data目录下，文件名为mycoco.yaml。其中的images/train下为训练集图像，images/val为验证集图像` ` 训练过程中的部分输出为： ` ``bash。

基于YOLOv5的PCB板缺陷检测

标签：深度学习目标检测 pytorch

选取其中445张图像进行了训练（下载了别人的）。数据样本示例：二、环境配置 1、github官网下载yolov5源码：https://github.com/ultralytics/yolov5 2、Anaconda安装（省略） 3、创建新的环境（pytho

opencv dnn模块示例(25) 目标检测 object_detection 之 yolov9

标签： opencv dnn 目标检测

YOLOv9 在设计上旨在解决深度学习中信息瓶颈问题，并提高模型在不同任务上的准确性和参数效率。：YOLOv9 引入了可编程梯度信息（PGI）的概念，这是一种新的辅助监督框架，用于生成可靠的梯度信息，以便在训练过程中...

带噪声标签的人物再识别的大规模预训练

标签：大规模预训练带噪声标签人物再识别标签纠正原始视频学习

Dengpan Fu1Dongdong Chen3Hao [email protected]带有噪声标签的人物再识别的大规模预训练01 中国科学技术大学 2 微软研究院 3 微软云AI 4 IDEA0摘要0本文旨在解决带有噪声标签的人物再识

基于极值点和中心点分组的对象检测方法简介

标签：自上而下方法对象检测关键点估计区域分类深度学习

1基于极值点和中心点分组的自德州大学奥斯汀分校[email protected]嘉诚卓UT奥斯汀[email protected]ühenbuühlUT [email protected]摘要随着深度学习的出现，对象检测从自下而上转变为...

基于改进Faster R-CNN的变电站设备外部缺陷检测

标签： cnn 人工智能神经网络

针对变电站设备外部缺陷目标检测任务中目标形状多样，周围环境复杂，当前代表性算法识别准确度低，错检漏检严重的问题，对比了众多目标检测算法在变电站设备缺陷数据集上的检测结果，检测精度较高的是添加了特征融合...

SOTR：基于transformer的高质量实例分割方法

标签： SOTR对象分割农业部重点实验室

71570SOTR：使用transformer进行对象分割0郭若昊*1,3，牛丹彤*2，屈燎1,3，李振波†1,3,401 中国农业大学信息与电气工程学院 2 加州大学伯克利分校EECS系 3农业部农业信息采集技术重点实验室 4 中国农业大学...

全卷积单阶段目标检测：无锚框的简单且精确的检测框架

标签：件的5个标签可以是全卷积单阶段目标检测无锚框的检测器高召回率的目标检测

carefully tuned in anchor-based detectors.2) Even withcareful design, because the scales and aspect ratios of an-chor boxes are kept ﬁxed, detectors encounter difﬁculties todeal with object ...