YOLO训练

控制箱锈蚀防范，格式YOLO训练资料大放送

针对地下管廊、输电线等设施存在的锈蚀问题，提供高效的防范措施，并奉上200+张格式化的YOLO训练资料，助你提升AI识别的准确率。

算法与数据结构 6 2024-05-13

YOLO模型详解

YOLO（You Only Look Once）是一种使用卷积神经网络进行目标检测的算法，以速度快而著称。虽然其准确性略逊于其他算法，但在要求实时检测且准确度不高的场景中，YOLO是一个理想选择。检测算法不仅预测类别标签，还检测目标位置，区分于只对图像进行分类的识别算法。YOLO应用单个神经网络于整幅图像，将图像划分为区域，并预测每个区域的边界框和概率，这些边界框由预测概率加权。

算法与数据结构 4 2024-04-30

训练包

训练包，包含有用的训练资料。

算法与数据结构 3 2024-04-30

训练流程

利用卡方检验，再次筛选特征词，降低维度至 1000 维。 采用 K 折交叉验证评估分类器性能。StratifiedKFold 用于将数据集分成 n_folds 份，分别进行验证和训练，并计算平均分类准确率作为性能指标。

算法与数据结构 2 2024-05-15

yolo3-pytorch-master.zip资源下载

您可以从以下链接下载yolo3-pytorch-master.zip文件。这个项目提供了基于PyTorch的YOLOv3实现，适用于目标检测任务。

算法与数据结构 2 2024-07-15

PyTorch FSRCNN 训练测试代码和预训练权重

PyTorch 平台上的深度学习模型，用于图像超分辨率：FSRCNN 包含网络模型、训练代码、测试代码、评估代码和预训练权重 评估代码可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的 PSNR 和 SSIM

算法与数据结构 5 2024-05-26

FastText训练集

提供适用于FastText文本分类训练的高质量数据集。

算法与数据结构 4 2024-05-13

Oracle基础训练

Oracle基础训练，涵盖最基础的要点，掌握后即可入门。

Oracle 0 2024-09-29

YOLO实时目标检测系统的发展与应用案例

YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统，由Joseph Redmon等人在2016年提出。其核心思想是同时进行图像分类和边界框预测，极大地提高了目标检测的速度和效率。在实时应用中，YOLO表现出色，广泛应用于自动驾驶、视频监控、机器人导航和医疗影像分析等领域。将探讨YOLO算法的基本原理、演化历程，以及其在各个应用场景中的实际案例和技术挑战。

算法与数据结构 3 2024-07-18

级联训练器指定真实标签，训练检测器

级联训练器是一个交互式应用程序，管理图像列表中矩形ROI的选择和定位，用于设定训练算法的基础标签，并创建全新的级联分类器。该工具支持添加、删除、旋转、排序图像，以及粘贴ROI到一系列图像中的新功能。用户可以通过键盘快捷键简化操作，方便训练检测器和多ROI的选择与管理。

Matlab 1 2024-07-28