YOLOv8坑洼检测一站式方案：数据+模型+部署全搞定
无需从头开始！本资源包包含：①3000 张多场景道路坑洼图像，标注格式支持 COCO/YOLO/TXT 多标准；②基于 YOLOv8n-seg 深度优化的预训练模型。
从入门到精通！猫猫分类识别技术（含代码 + 数据集）
整合 YOLOv8n-cls 全流程开发框架！包含数据清洗、特征提取、模型训练的完整代码，附赠 2000 张多视角猫咪图像（带品种标签）及预训练模型 yolov8n-cls.pt，分类准确，可快速复现，配套新手友好型教程，5 分钟即可跑通端到端流程！
猫猫分类检测系统实战项目（从数据到部署全案例）
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YOLOv8n-cls 优化版模型 + 训练日志（附调参指南
深度优化的猫猫分类专属模型！在官方 YOLOv8n 基础上针对猫咪面部纹理、身体轮廓特征进行结构微调，提供训练过程可视化日志（loss 曲线 / 准确率变化）
超全开发资源包：坑洼数据集 + 模型 + 教程 + 评估工具
包含完整 Python 工程代码（基于 Ultralytics YOLOv8 框架），支持图像 / 视频流 / RTSP 摄像头实时检测，内置四大核心模块：①自适应光照补偿（解决强光过曝 / 雨夜模糊）；②多尺度特征融合（提升小坑洼检测率）；③动态 ROI 追踪（降低无效区域计算量）；④检测结果可视化
工业级高精度坑洼缺陷检测数据集+YOLOv8n-seg 预训练模型
专为工业质检与智能交通打造的双场景开发套件！包含 2000 张复杂路面坑洼图像，标注精度达亚像素级，支持缺陷类型分类（龟裂坑 / 沉降坑 / 贯穿性破损）。配套 YOLOv8n-seg 工业优化模型，集成自适应阈值分割模块。
3000 张坑洼数据集（含小目标样本）+ 数据增强脚本
包含城市快速路 / 乡村土路 / 山区盘山路等复杂路况，覆盖晴天强光、雨夜积水、隧道阴影等光照条件，标注精度达像素级。数据分布均衡：小目标坑洼、中目标、大目标，附带多角度采集说明（车载前视 / 无人机俯视 / 手持设备侧拍）。特别适合作为 YOLO/FCN/DeepLab 等模型的训练基准数据集。
猫脸检测-13种猫分类数据集
专为 YOLOv8 定制的高质量数据集！2000 张训练数据覆盖 10 + 常见品种（布偶 / 英短 / 暹罗等），包含正面 / 侧面 / 动态多角度图像。
猫猫照片训练资源 猫训练2000张
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YOLOv8 全流程猫猫分类识别系统源码（含 2000 张标注数据集 + 预训练模型）
一站式打包 YOLOv8n-cls 完整开发框架！包含数据预处理脚本、特征提取代码、模型训练验证全流程源码，附赠 2000 张多视角猫咪图像数据集（含品种标签），预训练模型 yolov8n-cls.pt 开箱即用，支持快速复现 95%+ 分类准确率，新手也能轻松跑通全流程！
yolo算法-猫猫数据集-2000张图像带标签-猫
专为猫猫分类定制的高质量数据集！2000 张训练数据覆盖 10 + 常见品种（布偶 / 英短 / 暹罗等），包含正面 / 侧面 / 动态多角度图像。额外赠送 LabelImg 标注工具及数据增强脚本，助你快速扩充数据集，夯实模型训练基础！
YOLO道路坑洼目标检测数据集(含3000张图片)+对应模型+训练教程
一站式 YOLO 开发大礼包。新手也能玩转道路检测！本资源包含 3000 张全场景标注数据集 + 预训练模型 YOLOv8n-seg.pt + 超详细分步教程，从环境配置到模型部署全流程覆盖。数据集划分为训练 / 验证 / 测试集，教程配套 Colab 云端实训代码，零基础 3 小时即可跑通检测流程，助你快速落地智能巡检项目。
黄金四件套，开发 0 门槛：数据集、预训练模型、保姆级教程、在线调试
基于计算机视觉的道路损害(坑洼)检测系统源码+使用说明
全栈可落地检测系统。含工业级 Python 源码 + 多平台适配方案，基于 YOLOv8n-seg 实现端到端坑洼检测。系统支持摄像头实时流 / 视频文件 / 图像批量检测，集成自适应光照补偿、小目标增强检测模块，在 CPU 环境下推理速度≥15FPS，提供 C++ 推理接口及 Docker 容器化部署方案，附详细 API 文档与硬件适配指南，助力快速落地智能巡检设备开发。
道路坑洼目标检测数据集3000张
高精度道路场景标注数据集。本资源包含 3000 张道路坑洼场景图像，覆盖城市主干道、乡村公路、桥梁等多类型路面，标注数据遵循 COCO 格式，精准标注坑洼区域轮廓及几何特征。数据采集涵盖昼夜、雨天、强光等 12 种复杂光照条件，包含倾斜、俯视、车载视角等多拍摄角度，适用于语义分割、目标检测等算法训练。所有图像经专业质检团队二次校验，标注准确率高，为道路病害智能检测模型研发提供优质数据底座。
数据规模：3000 张 RGB 图像，JPEG 格式
标注细节：使用 LabelMe 工具标注多边形轮廓，含类别（坑洼 / 非坑洼）、面积、长宽比等属性
场景覆盖：城市沥青路面、乡村水泥路面、桥梁铺装层
环境变量：包含强光直射、雨夜、隧道阴影等复杂场景
适配框架：兼容 YOLO、Mask R-CNN、U-Net 等主流视觉框架，附数据加载示例代码
YOLOv8-安全帽识别（训练数据集+验证数据集+测试数据集+代码+内置训练好的模型文件）
“要训练？有数据；要推理？有模型；要改代码？有注释”—— 这套资源把 “省心” 刻进了每个细节！数据部分：训练 / 验证 / 测试集按 7:2:1 划分，标注工具、标注规范文档全送，后续自己收集数据也能按相同标准扩展；代码部分：从数据增强（随机翻转 / 亮度调整）到模型微调（冻结 Backbone 训练 Head），每一步都有可开关的参数选项，方便调试不同策略对结果的影响；模型部分：内置预训练权重（在测试集上漏检率＜3%），不想训练？直接调用 predict.py，输入视频路径即输出带标注的结果视频。更提供 Docker 镜像文件，一键启动容器环境，彻底解决 “你的环境能跑，我的环境报错” 的头疼问题。无论你是想快速交付一个安全帽检测系统，还是研究 YOLOv8 在具体任务中的优化策略，这套资源都是你的 “开箱即用” 神器。
人工智能+目标识别+yolov8+数据集
这是一组融合人工智能与计算机视觉技术的安全帽识别解决方案，核心采用 YOLOv8 目标检测模型，结合高质量标注数据集构建。方案以 “数据 - 模型 - 应用” 为链路：通过标注数据集（涵盖多场景、多姿态样本）训练 YOLOv8 模型，利用其快速特征提取与定位能力，实现对视频流中工人头部的实时检测与分类。相比传统方法，YOLOv8 的端到端设计简化了 “检测 + 分类” 的分步流程，配合人工智能的自学习特性，模型可随新数据持续优化，在复杂场景下仍保持高准确率，为工业安全管理提供智能化技术支撑。
YOLOv8安全帽识别数据集+代码+模型 2000张标注好的数据
想快速做安全帽检测，却愁没数据、代码跑不通？这套资源一步搞定 ——2000 张真实场景标注数据+可直接跑的代码+训好的模型，不用自己收集数据，不用调复杂代码，下载就能用。
数据够 “真实”：2000 张全来自工地、矿山等一线场景，覆盖强光 / 弱光、仰头 / 侧头、遮挡 / 模糊等复杂情况，连旧帽子褪色、戴歪没系扣的细节都标好了，模型直接 “见世面”。
代码够 “省心”：数据是 YOLO 格式，拖进项目就能用；附环境配置教程，Windows/Linux 都能 5 分钟搭好；想训练跑train.py，想直接用跑predict.py，调用摄像头秒出检测画面（未戴的红框报警）。
模型够 “抗造”：用这 2000 张数据训好的模型，强光不漏检、阴影不误判，复杂场景下漏检率＜2%，实时性达标，能直接当安全监控用。
不用折腾，下载解压，5 分钟跑通 —— 真实数据 + 能跑代码 + 训好模型，直接给你能用的安全帽检测方案。
yolov8模型源码，目标识别，带数据集，测试可执行demo
“跑不通代码等于白给”—— 这套项目把 “可执行” 做到了极致！源码基于 YOLOv8 官方仓库二次开发，保留原生接口的同时，针对安全帽任务重写数据加载模块（完美适配自有数据集），并提供 Windows/Linux 双系统环境配置教程。配套数据集采用 YOLO 格式标注（无需转格式），包含工人头部的精确框坐标与 “佩戴 / 未佩戴” 标签，直接放入项目目录即可使用。最贴心的是测试 demo：双击 run_demo.bat（Windows）或运行 sh run_demo.sh（Linux），自动调用摄像头并输出带标注的实时画面，未佩戴安全帽的工人会被红框高亮 + 文字报警。无论你是想验证模型效果，还是快速给团队演示技术方案，这个 demo 都能让你 5 分钟秀出成果。
YOLOv8目标追踪实战全套资源包 - 源码与数据集完整分享
本资源包整合 YOLOv8 安全帽识别全流程所需工具，涵盖源码、多场景数据集、训练配置文件及部署示例。源码基于 PyTorch 框架开发，包含数据增强、模型微调、目标追踪（可选 DeepSORT）等模块，支持从原始视频流输入到 “未佩戴安全帽” 报警输出的闭环功能。数据集按 “训练 - 验证 - 测试” 严格划分，包含 2000 + 张标注图像，覆盖工地、矿山等典型场景。此外，资源包提供预训练模型文件，用户可直接加载模型进行推理测试，大幅缩短从理论到实践的落地周期。
基于YOLOv8的目标识别项目，带数据集可直接跑通的源码
这是一套面向实战的 YOLOv8 安全帽识别项目，包含完整可运行的源码与配套标注数据集。项目代码经过优化，支持快速环境配置与模型训练 —— 从数据加载、模型调参到推理部署，全流程注释清晰。配套数据集覆盖不同场景（如强光、阴影、侧面遮挡）下的工人头部样本，标注包含 “佩戴安全帽”“未佩戴” 两类标签。用户无需额外收集数据，克隆源码后仅需简单调整路径即可启动训练，实测在测试集上准确率超 95%，适合开发者快速上手目标检测项目落地。
YOLOv8 实现安全帽目标检测
这套基于 YOLOv8 的安全帽检测方案专为开发者设计！无需复杂环境配置，无需手动标注数据 —— 项目直接集成 YOLOv8 最新架构，针对安全帽检测任务优化模型头，支持从摄像头取流到 “未佩戴” 报警的全链路功能。模型经多场景数据训练，对逆光、侧头、部分遮挡等难例识别准确率超 90%，配套详细文档说明每一步代码逻辑，即使刚接触 YOLO 的新手也能 5 分钟跑通 demo，直观看到实时检测效果。适合快速验证算法落地能力，或作为安全监控系统的核心模块直接复用。
YOLOv11-电动车识别（电动车数据集+代码+内置训练好的模型文件）
欢迎探索我的最新资源！该资源专为助力研究人员和开发者在电动车目标识别领域实现技术突破而打造，涵盖多个核心模块，助你高效完成相关工作：
1. 电动车数据集：精心整理并标注的高质量电动车图像集，覆盖城市街道、停车场、乡村道路等多样场景，以及不同车型、角度和天气条件下的电动车画面，是训练与测试电动车识别算法的关键数据支撑。
2. 代码：完整的YOLOv11算法实现代码，针对电动车识别场景深度优化。代码结构清晰，注释详尽，无论是想理解算法逻辑，还是基于现有代码进行功能扩展与定制，都能轻松上手。
3. 内置训练好的模型文件：提供已在电动车数据集上充分训练的YOLOv11模型，该模型经过多轮调优与测试，具备高识别精度和出色的泛化能力，用户下载即可快速体验电动车识别功能。
此外，还附上细致的安装和使用指南，从环境搭建到系统运行，全程为你保驾护航。无论是投入学术研究，还是进行商业项目开发，这份资源都能成为你探索电动车识别技术的得力助手！期待你的下载与反馈！
YOLOv11训练自己数据集
YOLOv11训练自己的电动车数据集是计算机视觉领域中一项极具价值的任务，主要用于电动车目标检测。YOLO（You Only Look Once）系列算法凭借高效和实时性在众多目标检测模型中备受瞩目，而YOLOv11作为该系列的先进版本，进一步优化了性能，显著提升了检测速度与精度。以下将详细介绍如何使用YOLOv11训练自己的电动车数据集。
理解YOLOv11的核心原理是关键所在。YOLOv11基于先进的神经网络架构，采用单阶段目标检测方式，可直接从图像中预测边界框和类别概率，无需像两阶段方法那样先生成候选区域。相较于前代，YOLOv11在网络结构上进行了深度优化，引入更高效的卷积层，同时对损失函数等进行了合理调整，极大地提升了模型的泛化能力与检测效果。
使用YOLOv11训练电动车数据集，需遵循以下步骤：
1. 数据准备：收集包含电动车的图像并进行标注。需为每张图像中的电动车绘制边界框，并准确分配类别标签。可借助LabelImg或VGG Image Annotator (VIA)等工具完成标注工作。
2. 数据预处理：对数据执行归一化、缩放及增强操作，来提升模型泛化能力。具体操作包含随机翻转、旋转、裁剪等。
3. 格式转换：YOLOv11要求数据集以特定格式存储，一般为TXT文件，需包含每张图像的路径、边界框坐标以及类别标签。务必保证标注文件符合该格式要求。
4. 配置文件设置：修改YOLOv11的配置文件，使其适配电动车数据集。涵盖设置类别数（此处为1，即电动车类别）、输入尺寸、学习率、批大小等相关参数。
5. 训练脚本：运行YOLOv11提供的训练脚本，将准备好的电动车数据集和配置文件作为输入。训练过程建议使用GPU加速，需确保运行环境支持CUDA和CuDNN。
6. 训练过程监控：密切观察训练过程中的损失
基于YOLOv11的目标识别项目，带数据集可直接跑通的源码
本资源聚焦深度学习计算机视觉范畴，核心为基于 Ultralytics YOLOv11 模型的电动车识别源码。搭配专门的电动车数据集，可用于精准目标检测。提供经实际测试、开箱即用的电动车识别方案。
数据集已妥善准备，用户无需另行下载，便能即刻投入模型的训练与验证环节。旨在帮助用户轻松掌握并运用 YOLOv11 模型进行电动车识别，是渴望快速部署和测试深度学习模型的开发者、研究人员在计算机视觉领域的得力助手。
yolov11模型源码，目标识别，带数据集，测试可执行demo
这份资源是针对深度学习计算机视觉领域的电动车识别源码，使用 Ultralytics YOLOv11 模型和精心整理的电动车相关数据集进行目标检测任务。提供亲身测试、可直接运行的电动车识别解决方案。
数据集已完备，用户无需额外下载，就能直接开启模型的训练与验证。本资源旨在助力用户轻松理解并应用 YOLOv11 模型进行电动车识别，特别适合希望快速部署和测试深度学习模型的开发者与研究人员，助力其在计算机视觉领域高效开展相关工作。
YOLOv11智能车辆目标检测资源重磅开源，完全免费，零基础可用，全流程落地
资源核心亮点
1. 全量数据集直接可用
- 包含训练集+验证集+测试集，覆盖多种路况、天气、车型场景，标注格式适配YOLOv11算法（可直接导入训练）。
- 数据规模：6000+帧图像
2. 一站式代码与教程
- 完整代码库：提供从数据预处理、模型训练、推理测试到视频检测的全流程Python代码，含可视化标注工具。
- 详细使用指南：
环境配置清单（附pip安装命令）
模型训练参数调优建议
检测结果可视化操作步骤
常见问题排查手册
3. 技术实现与应用场景
- 基于YOLOv11最新算法，支持车辆目标实时检测（FPS可达[X]），准确率[mAP值]高于传统目标检测模型。
- 可直接应用于：
- 智能交通监控系统
- 自动驾驶数据集构建
- 车辆流量统计与分析
- 科研实验与算法二次开发
适合人群
- 科研人员/学生：快速复现车辆检测算法，节省数据收集与代码调试时间。
- 开发者：获取工业级检测方案，用于原型开发或项目落地。
- 人工智能爱好者：零基础入门YOLO系列算法，通过实战掌握目标检测全流程。
YOLOv11实现智能车辆目标检测
本资源纯属免费，不收任何钱和任何积分，纯粹为爱发电，本资源已经为大家整合好了的。包含训练数据集、验证数据集、测试数据集。利用YOLOv11算法对视频中的车辆目标进行检测，并对检测到的目标进行标记。本资源提供了完整的代码实现和详细的使用说明，帮助读者快速掌握基于YOLOv11智能车辆目标检测技术。
c#连接MySql数据库的两种方法
c#连接MySql数据库的两种方法.
先下载和安装MySQLDriverCS，
地址：http://sourceforge.net/projects/mysqldrivercs/
在安装文件夹下面找到MySQLDriver.dll，然后将MySQLDriver.dll添加引用到项目中
成功测试环境： MySQLDriverCS-n-EasyQueryTools-4.0.1-DotNet2.0.exe
修复被入侵的数据库记录(SQL)
修复被入侵的数据库记录(SQL),实现对对整个数据库替换指定内容。
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