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本文介绍了一个基于MATLAB的肺结节分割系统，采用传统图像处理方法（非深度学习），针对LIDC-IDRI数据集开发。系统功能完整：1)读取DICOM格式CT图像并显示；2)实施Gamma矫正、直方图均衡化等图像增强处理；3)通过阈值分割提取肺质区域；4)基于灰度及形态学特征分割肺结节；5)可视化医生标注文件；6)计算IOU、DICE等评价指标；7)提供GUI界面。项目采用模块化设计，包含图像读取

本文介绍了基于YOLOv10的麦穗目标检测项目，包含4000张1024×1024分辨率的麦穗数据集，支持YOLO（txt）和COCO（json）两种标注格式。项目提供完整实现方案：1）数据集准备与格式转换脚本；2）YOLOv8/v10模型训练代码；3）关键指标可视化（F1曲线、准确率、召回率、损失曲线等）；4）PyQt5 GUI界面设计。文中详细说明了数据集目录结构、环境配置步骤（Python3.

基于YOLOv8道路汽车漆面缺陷（划痕）检测系统。

采用时间序列分析和机器学习方法处理这些数据_使用并网光伏系统故障诊断数据集来构建一个有效的故障诊断模型， 从数据加载、预处理、特征工程，有效处理并网光伏系统故障诊断数据集假设你有下面这个数据集，，你该如何处理应对？

本文提出一种基于PyTorch的迁移学习方法，结合ResNet50特征提取与最大均值差异（MMD）的轴承故障诊断模型。通过预训练ResNet50提取源域和目标域特征，利用MMD损失缩小域间分布差异，实现跨域故障分类。代码包含数据加载、模型定义（DANNet）、训练流程及MMD计算，支持自定义二维图像数据集。实验表明，该方法有效提升目标域诊断准确率，适用于不同工况的轴承故障迁移任务。核心创新点在于融

本文详细介绍了如何使用 YOLOv8 训练防震锤高压塔线路行业数据集的步骤。数据集包含1000张图片，共2700+个样本，标签为“缺陷”和“未缺陷”。首先，数据集需按 VOC 格式组织，并创建配置文件 power_line.yaml。接着，将 VOC 格式的标注文件转换为 YOLO 格式。然后，安装 YOLOv8 所需的依赖，加载预训练模型并配置训练参数进行训练。训练完成后，使用验证集评估模型性能

使用Yolov8训练太阳能电池板缺陷数据集 并构建和训练一个深度学习模型来进行EL图像缺陷识别 太阳能电池组件图像 EL图像缺陷识别 识别算法太阳能电池组件图像 EL图像缺陷识别 识别算法假设你有一套数据集太阳能电池板缺陷数据集，1200张，Labelme标注对于太阳能电池组件的EL（电致发光）图像缺陷识别，可以采用深度学习方法来实现。假定同学你有1200张图像组成的数据集，并且使用Labelme

摘要：本文介绍了一个包含3833张图像的工地扬尘检测YOLO数据集，其中3066张用于训练，767张用于验证。数据集仅包含1个类别（dust），每张图像都有对应的标注框。文中详细说明了数据集的目录结构、YOLOv8模型的训练步骤（包括环境准备、数据集划分、配置文件创建等），并提供了模型评估和预测结果可视化的代码示例。通过8:2的比例划分训练集和验证集，该数据集适合用于工地扬尘检测模型的开发和优化。

摘要：本文介绍了一个包含3833张图像的工地扬尘检测YOLO数据集，其中3066张用于训练，767张用于验证。数据集仅包含1个类别（dust），每张图像都有对应的标注框。文中详细说明了数据集的目录结构、YOLOv8模型的训练步骤（包括环境准备、数据集划分、配置文件创建等），并提供了模型评估和预测结果可视化的代码示例。通过8:2的比例划分训练集和验证集，该数据集适合用于工地扬尘检测模型的开发和优化。