火焰图集合和训练好的yolo_tiny火焰检测weights,经过处理成voc数据集,而且经过训练,可以实现yolo-tiny的图像检测。
2024/3/3 12:56:08 63.4MB weight fire voc
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ubuntu1804编译的yolov4库和使用的opencv411库
2024/3/2 6:32:36 29.25MB ubuntu1804 yolov4 opencv411
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使用yolov5训练口罩检测使用的训练集,已经清洗过,可直接下载使用
2024/2/27 13:02:24 190B 机器学习 目标检测 yolov5
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火焰数据集图片以及xml文件,两者相互匹配,可以通过深度学习keras-yolo3框架直接训练成火焰模型。
2024/2/20 0:33:26 3.75MB 人工智能
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完整YOLOv3TensorFlow实现,支持您自己的数据集培训
2024/2/19 16:13:11 2.44MB Python开发-机器学习
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--Tensorflow+SSD+Yolo(目标检测)文章4.训练自己模型的SSD完整详细步骤该资源是本篇文章的操作步骤以及参考帖子的截图,以防参考帖子失效。
2024/2/19 16:30:19 18.61MB 深度学习 目标检测识别
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基于高斯分布的改进版YOLOv3权重文件,基于BDD数据集训练而成。
摘要必须大于50个字!我也是醉了!!!
2024/2/16 22:14:52 235.16MB YOLOv3 目标检测 高斯分布 正太分布
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最新yolov5release版本v4.0官网地址(下载速度较慢,本资源是镜像):https://github.com/ultralytics/yolov5/releases/tag/v4.0
2024/2/12 12:12:30 1017KB yolov5 源码
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基于深度学习的实时车辆检测代码,详情见博客:http://blog.csdn.net/adamshan/article/details/79193775
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在日常工作中,钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而,有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚,我总是得牢记打开钉钉应用,点击"工作台",再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌,会忘记打卡,导致考勤异常,影响当月的工作评价。而且,由于我使用的是苹果手机,有时候系统更新后,钉钉的某些功能会出现异常,使得打卡变得更加麻烦。 另外,我的家人使用的是安卓手机,他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说,每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误,导致打卡失败。 为了解决这些烦恼,我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习,我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡