本文介绍了一个基于深度学习的交通信号灯检测系统，支持红灯、黄灯、绿灯和关闭状态的识别。项目使用YOLO模型进行训练和检测，提供完整的环境配置指南、本地训练流程、GPU服务器训练选项（推荐蓝耘GPU平台）、模型测试方法以及图形化界面封装。系统支持图片和视频检测功能，并提供了基于PySide6开发的GUI界面和Gradio实现的Web界面。文章详细说明了数据集配置、训练参数调整、模型替换等关键步骤，适

最近又多了不少朋友关注，先在这里谢谢大家。今天我们来python实现一个人脸识别系统，主要是借助了dlib这个库，相当于我们直接调用现成的库来进行人脸识别，就省去了之前教程中的数据收集和模型训练的步骤了。

电动车头盔佩戴检测系统 本系统基于YOLO12深度学习算法，实现了电动车驾驶员头盔佩戴情况的自动检测。项目提供完整的数据集（包含"佩戴头盔"、"未佩戴头盔"和"电动车"三类标注）、预训练模型（YOLOv5/v8/v11/v12）和配套的图形化界面。系统支持图片和视频检测，准确识别头盔佩戴情况，并提供可视化结果。项目包含详细的本地训练指南、

使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存import ospid = list(set(os.popen('fuser -v /dev/nvidia*').read().split()))kill_cmd = 'kill -9 ' + ' '.join(pid)print(kill_cmd)os.popen(kill_cmd)

本文介绍了一个基于YOLOv11和YOLOv8的钢铁表面缺陷检测系统。该系统能够识别龟裂、夹杂、斑点等6种常见缺陷，支持图像和视频检测。项目提供完整的环境配置指南、训练脚本和图形化界面，用户可本地训练或使用GPU服务器，并包含Web界面封装代码。系统通过深度学习技术提升钢铁质量检测效率，适用于工业质检场景。

本文介绍了一个基于深度学习的交通信号灯检测系统，支持红灯、黄灯、绿灯和关闭状态的识别。项目使用YOLO模型进行训练和检测，提供完整的环境配置指南、本地训练流程、GPU服务器训练选项（推荐蓝耘GPU平台）、模型测试方法以及图形化界面封装。系统支持图片和视频检测功能，并提供了基于PySide6开发的GUI界面和Gradio实现的Web界面。文章详细说明了数据集配置、训练参数调整、模型替换等关键步骤，适

虽然深度学习模型已经成为医学图像分割的主要方法，但它们通常无法推广到涉及新解剖结构、图像模式或标签的未知分割任务。对于新的分割任务，研究人员通常必须训练或微调模型，这既耗时又给临床研究人员带来了巨大的障碍，因为他们往往缺乏训练神经网络的资源和专业知识。我们提出了UniverSeg，一种无需额外训练即可解决看不见的医学分割任务的方法。给定一个查询图像和图像标签对的示例集来定义一个新的分割任务，Uni

摘要：本项目基于YOLOv11开发了一套危险驾驶行为检测系统，可识别打哈欠、闭眼、抽烟、打电话等8种危险驾驶行为。系统包含完整的数据集、预训练模型和图形化界面，支持本地训练、测试以及服务器GPU训练方案。项目提供PySide6开发的桌面应用和Gradio实现的Web界面，用户可通过上传图片或视频进行实时检测。资源包中包含YOLOv5/v8/v11多版本模型对比，详细的环境配置指南和训练教程也一并提

本文介绍了一个基于合成孔径雷达(SAR)图像的船只检测系统，包含数据集、模型和图形化界面。系统使用YOLO模型进行训练，提供了3万张SAR图像数据集，仅包含ship类别。项目详细说明了环境配置、本地训练、GPU服务器训练(可选)、模型测试等步骤，并展示了升级后的PySide6图形界面，支持图片和视频检测功能。此外，还提供了基于Gradio的Web界面实现。系统通过调整置信度和IOU阈值优化检测效果

本文介绍了U-Net及其改进模型在医学图像分割中的应用，特别针对脑肿瘤分割任务。原始U-Net通过编码器-解码器结构和跳跃连接实现了精确分割，但存在性能限制。作者提出两种改进方案：1）将编码器替换为Reserat5050预训练网络，利用其残差连接增强特征提取；2）使用VGG16作为编码 illustrators。通过实验对比，改进后的模型在复杂医学数据集上表现更优。文章还详细介绍了UNet++、R