YOLOv4和Darknet实现坑洼检测

项目源码获取方式见文章末尾! 600多个深度学习项目资料,快来加入社群一起学习吧。

《------往期经典推荐------》

项目名称
1.【MobileViT实现垃圾分类】
2.【卫星图像道路检测DeepLabV3Plus模型】
3.【GAN模型实现二次元头像生成】
4.【CNN模型实现mnist手写数字识别】
5.【fasterRCNN模型实现飞机类目标检测】
6.【CNN-LSTM住宅用电量预测】
7.【VGG16模型实现新冠肺炎图片多分类】
8.【AlexNet模型实现鸟类识别】
9.【DIN模型实现推荐算法】
10.【FiBiNET模型实现推荐算法】
11.【钢板表面缺陷检测基于HRNET模型】


1. 项目简介

该项目旨在实现基于深度学习的目标检测模型YOLO(You Only Look Once)在道路坑洞检测中的应用。项目主要使用YOLOv4模型,通过实时视频流的方式对道路中的坑洞进行识别和标注,从而提高交通安全和道路养护的效率。YOLO系列模型因其轻量级和高效的特性,能够在保持较高检测精度的同时&

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/2401_87275147/article/details/142719772