
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
【DIOR遥感小目标目标检测数据集】该数据集共包括20个类别;共计图片23463张图片,训练集11725,验证集11738已处理成yolo格式、voc格式,可直接用于训练;***已亲测过,模型效果有保障;标签类别及各类别标签个数如下(train/test)0 harbor 港口 2369 31401 ship 船舶 27292 351082 storagetank 储罐 3053 233613 c

如何使用YOLOv8来训练一个包含2200张图像的遥感飞机检测数据集,并附上详细的训练代码和步骤。数据集描述该数据集包含以下信息:数据量:2200张图像类别:1类(Airplane)标注:每个图像都带有VOC格式的XML标注文件,并且有对应的YOLO格式TXT标注文件数据集组织假设你的数据集目录结构如下:remote_sensing_airplane_dataset/├── train/│├──

如何处理快递包裹数据集——并使用深度学习方法进行目标检测和实例分割 物流检测数据

恶劣天气目标检测数据集2000张,YOLO格式VOC 格式道路目标检测数据集 4种天气下雨雾天夜间下雪8类行人车检测 恶劣天气数据集 极端天气数据集 天气道路目标检测数据集 雨天雾天下雨黑夜道路数据集

大棚分割,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集农业类——大棚分割数据集,40765对影像,16.9g数据量,0.8米高分二,纯手工标注(arcgis标注)的大规模农业大棚分割数据集 大棚数据集添加图片注释,不超过 140 字(可选)如何使用大规模农业大棚分割数据集进行训练。这个数据集包含40765对影像,总数据量为16.9GB

训练代码,包括数据集准备、模型训练、模型评估和模型推理的完整流程。我们将使用YOLOv8进行训练,并假设你已经按照前面的结构组织好了数据集。1. 数据集准备确保你的数据集已经按照以下结构组织:深色版本ppe_dataset/├── images/│├── train/│├── val/│└── test/└── labels/├── train/├── val/└── test/2. 创建数据集配

基于深度学习/yolov5的课堂行为检测6种行为可识别hand-raising/reading/writing/using phone/bowing the head/leaning over the table/共6种

如何使用YOLOv8和Faster R-CNN训练输电线路异物目标检测数据集的详细步骤和代码。假设数据集包含16000张图片和5种检测目标:'burst'(爆裂)、'defect'(缺陷)、'foreign_obj'(异物)、'insulator'(绝缘体)、'nest'(窝(巢))。数据集已经划分好,并且标签格式为txt和xm

如何使用YOLOv8来训练一个包含926张图像的红外弱小飞机目标检测数据集,并附上详细的训练代码和步骤。数据集描述该数据集包含以下信息:数据量:926张图像类别:1类(bird)标注格式:BMP图像和XML标签文件一一对应

训练代码,包括数据集准备、模型训练、模型评估和模型推理的完整流程。我们将使用YOLOv8进行训练,并假设你已经按照前面的结构组织好了数据集。1. 数据集准备确保你的数据集已经按照以下结构组织:深色版本ppe_dataset/├── images/│├── train/│├── val/│└── test/└── labels/├── train/├── val/└── test/2. 创建数据集配








