[YOLO] YOLOv5 + Deep Sort realisiert die MOT-Bewertung (Open-Source-Datensatz + benutzerdefinierter Datensatz) - Code World

[YOLO] YOLOv5 + Deep Sort realisiert die MOT-Bewertung (Open-Source-Datensatz + benutzerdefinierter Datensatz)

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[YOLO] YOLOv5 + Deep Sort realisiert die MOT-Bewertung (Open-Source-Datensatz + benutzerdefinierter Datensatz)

YOLOv5 trainiert seinen eigenen Datensatz, um die Videoerkennung zu realisieren

yolo5(s) implementiert die Zielerkennung und trainiert seinen eigenen Datensatz

VOC-Datensatz zum YOLO-Datensatz

yolov5 trainiert seinen eigenen Datensatz, OpenCV DNN Reasoning

Yolov5 erstellt einen Datensatz und trainiert das Zielerkennungsmodell

YOLO, VOC-Datensatz-Anmerkungsformat

Nuplan (ein Open-Source-Datensatz für autonome Fahrplanung) – Installation und Konfiguration in Ubuntu

Yolov5, yolov7, yolov8 trainieren Ihren eigenen Datensatz (Sie müssen die Umgebung nicht konfigurieren, Sie können Ihren eigenen Datensatz in nur 3 Schritten trainieren)

Pytorch-Studiennotizen (11) – benutzerdefinierter Pytorch-Datensatz

[YOLO] YOLOX-Trainings-COCO-Datensatz

YOLO unterteilt den Datensatz (Trainingssatz, Verifizierungssatz, Testsatz)

DAMO-YOLO-Trainings-KITTI-Datensatz

YOLO V3 SPP Ultralytics Abschnitt 2: Generieren Sie gemäß dem Datensatz von Yolo die Vorbereitungsdatei und die Konfigurationsdatei von Yolo

[Zielerkennung] Das YOLOv5-Modell trainiert seinen eigenen Datensatz – YOLOv5 implementiert die Tiererkennung (Erkennung und Erkennung von Tierkühen und Pferden basierend auf dem Pytorch-Framework).

[Zielerkennungsserie] yolov5 trainiert seinen eigenen Datensatz (Pytorch-Version)

yolov5 (Pytorch-Version) trainiert seinen eigenen Datensatz im VOC-Format

[yolov5] Teilen Sie den markierten Datensatz (mit vollständig ausführbarem Python-Code)

Zusammenfassung - YOLOV5 trainiert seinen eigenen Datensatz, einige Datensätze sind PNG-Lösungen

Verwenden Sie yolov5, um Ihren eigenen Datensatz zu trainieren

Excel realisiert eine lineare Regressionsanalyse - Galton-Datensatz, Quartett-Datensatz

Zusammenfassung der Wochenendstudie (LIO-Kalibrierung + Verwendung des Kitti-Datensatzes + Verwendung des Evo-Tools + Open-Source-Datensatz + Verwendung von SSH)

Yolov8 trainiert seinen eigenen Datensatz und meldet einen Fehler: Kein solcher Befehl „detect“ oder Befehl „yolo“ nicht gefunden

Deep Learning zur praktischen Erkennung und Erkennung chinesischer Nummernschilder [Datensatz + Modell + Quellcode + PyQt5-Schnittstelle]

Coco-Datensatz zu Yolo-Datensatz (einfach und leicht zu verstehen)

Konvertieren Sie den Datensatz im VOC-Format (xml) in den Datensatz im YOLO-Format (txt).

Datensatz im VOC-Format im Yolo-Format (Darknet)

yolo series trainiert Ihre eigene Datensatz-Datenaufbereitung

UA-DETRAC-Datensatz im YOLO-Format

[Zielerkennung] Erkennung und Zählung roter Blutkörperchen basierend auf yolov5 (mit Code und Datensatz, Ubuntu-System)

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