iCollections for Mac(桌面文件整理软件)

最新推荐文章于 2025-12-03 11:42:57 发布
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iCollections for Mac 是一款高效的桌面整理工具，它能帮助用户快速整理Mac电脑上的图标和文件，使混乱的桌面变得整洁有序。通过这款软件，你可以轻松管理桌面上的各项内容，提升工作效率。

iCollections for Mac是一款好用的Mac桌面文件整理软件，iCollections for Mac可以快速的整理Mac桌面图标、文件等，让你的桌面变得井井有条。

 

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数据集信息展示在现代工业中，轴承作为关键的机械部件，其性能直接影响到设备的运行效率和安全性。因此，针对轴承缺陷的检测与识别显得尤为重要。为此，我们构建了一个专门用于训练改进YOLOv8的轴承缺陷检测系统的数据集——“BearingDefect v2”。该数据集旨在为研究人员和工程师提供一个高质量的样本库，以便在实际应用中有效识别和分类轴承缺陷，进而提升设备的维护效率和可靠性。“BearingDefect v2”数据集包含了丰富的轴承缺陷图像，专注于一种特定的缺陷类型，即“scratch”（划痕）。
基于YOLOv8深度学习的路面标志线检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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完整且详细的Yolov8复现+训练自己的数据集
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datasets|-images|--train|--val|--test|-labels|--train|--val|--test1.Yolo要求的数据标签为.txt2.与Yolov7 和v5 一样，可以使用labelme标注数据集，yolov8支持多种数据集格式，我是采用上面的格式跑通了，具体制作的过程可参考：(60条消息) YOLOv5系列 1、制作自己的数据集_yolov5数据集制作_冯璆鸣的博客-优快云博客。
YOLOv8实现缺陷目标检测（文章最后附源码数据集）
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我使用的数据集是NEU-DET，使用yolov8及其改进的模型（包括Coordinate Attention和Swin Transformer）进行缺陷检测
基于yolov8、yolov5的PCB板缺陷检测系统（含UI界面、数据集、训练好的模型、Python代码）
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项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制直接提供最少两个训练好的模型。模型十分重要，因为有些同学的电脑没有 GPU，无法自行训练。数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。界面：PyQt5以上是本篇博客的简单说明，添加注意力机制可作为模型的创新点。摘要。
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