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深度学习的中药智能识别系统
深度学习的中药智能识别系统技术:(1)使用 Python的轻量级应用程序框架Flask进行网页端的开发,其他相关软件分别有 PyCharm, Postman, SQL Lite数据库。(2)当前的主流框架和组件可以用于前端页,例如 jquery-3.6.0. min。(3)使用 Python语言训练、评估、预测与应用DenseNet121模型、了解TensorFlow算法、Flask框架以及 Postman测试软件。(4)使用HTML、CSS、JavaScript等编程语言进行智原创 2025-05-31 07:30:00 · 1154 阅读 · 0 评论 -
基于yolo UA-DETRAC车辆检测识别
基于yolo UA-DETRAC车辆检测识别经yolov8训练。有完整数据集(已分好训练和验证集)。原创 2025-05-21 06:00:00 · 917 阅读 · 0 评论 -
基于yolo训练打架识别检测数据集
基于yolo训练打架识别检测数据集打架识别检测yolo,经yolov8训练。拥有完整数据集(已分好训练和验证集,共9000张)原创 2025-05-21 08:00:00 · 900 阅读 · 0 评论 -
电动车头盔检测YOLO数据集
电动车头盔检测YOLO数据集模型2298张 3类【电动车头盔检测YOLO数据集】共【2298】张,按照8比2划分为训练集和验证集,其中训练集【1838】张,验证集【460】张,模型分为【3】类,分类为:【‘rider’, ‘head’, ‘helmet’】每个类别的图片数量和标注框数量如下:rider: 图片数【2278】,标注框数【3013】head: 图片数【1009】,标注框数【1523】helmet: 图片数【1489】,标注框数【1734】数据集训练结果图片见下图,有xml、tx原创 2025-05-21 06:30:00 · 950 阅读 · 0 评论 -
YOLO混凝土缺陷检测数据集
YOLO混凝土缺陷检测 数据集 模型 界面1.图片数量7353,模型已训练200轮;2.类别:exposed reinforcement,rust stain,Crack,Spalling,Efflorescence,delamination(外露钢筋,生锈,裂缝,剥落,风化,分层);3.用于yolov5 yolov6 yolov7 yolov8 yolov9 yolov10,Python,目标检测,机器学习,人工智能,深度学习,混凝土缺陷检测,混凝土缺陷识别,建筑缺陷识别以下文字和示例代码,仅供原创 2025-05-21 07:45:00 · 778 阅读 · 0 评论
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