铁路输电线路异物检测数据集，共6GB，14000余图像，40000+标注，标注鸟巢，塑料袋，气球，漂浮物四大类。coco格式标注

使用YOLOv8进行训练——电路元件目标检测数据集/电路元件数据集 二极管 电管 电阻器等识别

基于YOLOv8模型的雨天道路目标检测系统如何训练使用 极端天气 黑夜/白天 下雨雨天道路目标检测数据集 3600张 雨天 带标注 voc yolo

使用YOLOv8训练热成像目标检测数据集520000个标注目标，标注物包括人，自行车，汽车，摩托车，巴士，火车，卡车，灯，消防栓，交通标志，狗，滑板等，热成像数据集该如何训练

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单目测距（yolo-目标检测+标定+测距代码）yolo单目测距代码

RT-DETR 训练配置无人机河道漂浮物检测数据集 识别检测 塑料, 塑料袋, 塑料瓶, 塑料杯, 塑料包装。无人机航拍水面漂浮物检测数据集

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如何使用Yolov5训练使用——航拍无人机视角垃圾数据集检测，26700余张无人机图像，超过4万标注信息，共3.6GB数据量，可用于环卫快速检查，垃圾快速定位等应用。

如何训练使用——超高清无人机图像建筑物分割数据集，0.08米，共18396张，尺寸为4096×4096，或处理为1177344张尺寸为512×512图像