垃圾分类数据集-8w张图片245个类附赠tensorflow代码课程设计要做一个垃圾分类系统，需要识别可回收垃圾、厨余垃圾、有害垃圾和其他垃圾等四个大类，在网上找到了很多开源的数据集，但是质量参差不齐，而且有坏图的存在，所以我就将这些数据集还有自己爬取的数据一起清洗了一遍，全部保存为了jpg的格式，一共有245个小类和4个大类。模型训练使用的是tensorflow2.3，其中mobilenet的准

B站视频：等待更新（b站：dejahu）代码地址：trash_classification_tf2.3: 基于tensorflow2.3的垃圾分类系统 (gitee.com)模型和数据集地址：垃圾分类数据集和tf代码-8w张图片245个类.zip-深度学习文档类资源-CSDN下载大家有什么想法也可以在评论区留言，我会根据留言情况出对应的教程。哈喽，大家好，这里是dejahu，本期教程给大家带来的是

基于tensorflow2.3开发的水果蔬菜识别系统tensorflow是由google出品的深度学习框架，2.x版本的tensorflow对代码进行了重构，使用起来更加简洁方便。本系统使用tensorflow训练了一个两层卷积两层池化的卷积神经网络和一个基于迁移学习的mobilnet网络，其中mobilenet网络模型准确率高达97%，可识别[‘土豆’, ‘圣女果’, ‘大白菜’, ‘大葱’,

花卉识别-基于tensorflow2.3实现花卉识别是卷积神经网络的入门案例，这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合在了一起，原理部分等我空闲之后再进行添加。git地址：https://github.com/cmFighting/Flower_tf2.3加群获取更多信息：花卉识别-基于tensorflow2.3实现手写字体识别是卷积神经网络的入门案例，这里我将模型的训练、测试、保存以及使用整合

计算机视觉数据集清单-附赠tensorflow模型训练和使用教程我在这里整理了一些计算机视觉中使用到的数据集，大家可以根据需要下载。友情提示：使用右侧的目录可以帮助你快速找到你想要的数据集物体分类物体分类是计算机视觉中一项经典的任务，用户上传图片，模型读取图片，识别出该图片的种类，这里不仅仅有数据集，我在这里也写了一篇博客，里面详细描述了大家如何根据自己的数据集去构建自己的物体分类模型。肺炎数据集

小麦是世界上种植地域最广、面积最大及产量最多的粮食作物,2021年世界小麦使用量达到7.54亿吨。小麦产量的及时预估对作物生产、粮食价格及粮食安全产生重大影响,单位面积穗数是小麦产量预估研究中的难点及重中之重。当前,人工估产方法依据专家目测估计产量,准确率得不到保证。取样估产方法通过采集部分区域,进行人工计数、称重,费时费力。随着计算机视觉技术的发展,大量研究致力于统计单幅图像中麦穗数进而实现估产

目标检测数据集清单-附赠YOLOV5模型训练和使用教程先占坑，后续更新找到我你可以通过这些方式来寻找我。B站：肆十二-CSDN：肆十二知乎：肆十二微博：肆十二-现在关注以后就是老朋友喽！...

实时物体检测旨在以较低的延迟准确预测图像中的物体类别和位置。YOLO 系列在性能和效率之间取得了平衡，因此一直处于这项研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构上的低效阻碍了最佳性能的实现。YOLOv10 通过为无 NMS 训练引入一致的双重分配和以效率-准确性为导向的整体模型设计策略，解决了这些问题。

原始的论文放置在DOCS目录下，其中unet++.pdf的文件是该网络结构的原始论文。本文介绍了一种新的医学图像分割架构——UNet++，它是一种深度监督的编码器-解码器网络，通过一系列嵌套的密集跳跃连接将编码器和解码器子网连接起来。UNet++的设计目标是减少编码器和解码器子网特征图之间的语义差距，使得优化器在面对语义相似的特征图时，学习任务变得更加简单。

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，也是一个安装、管理Python相关包的软件。具体来说，Anaconda是一个打包的集合，里面预装好了conda、某个版本的Python、众多packages、科学计算工具等等，因此可以看作是一个Python的科学计算发行版。conda是Anaconda中用于包管理和环境管理的工具，可以用于安装、更新、卸载包，并且可以创建、切换不同的虚拟环境。这