您是不是在找：

♥年轻不拽往事何以精彩♥2年前
陈慧娴1986告别演唱会
00:00 / 01:30:28
连播
清屏
智能
倍速
点赞7233
Monkey2天前
手机玻璃盖板缺陷检测_RetinaNet_X101-32x4 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为svuoiw，是一个专注于手机玻璃盖板缺陷检测的视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集包含1147张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集中的图像经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和将图像尺寸调整为640x640像素（拉伸模式），但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集包含三类缺陷：'Multi fissure'（多重裂缝）、'fissure'（裂缝）和'impact'（冲击），这些类别涵盖了手机玻璃盖板常见的缺陷类型。视频内演示的项目用到的数据集被划分为训练集、验证集和测试集，可用于训练和评估目标检测模型，特别是在工业质检领域中自动识别手机玻璃盖板缺陷的应用。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，并通过该平台于2024年4月23日导出。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:57
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #马斯克 #实用小技巧
00:00 / 00:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞9
外瑞古德6天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#实用小技巧 #chatgpt应用领域 #马斯克
00:00 / 00:08
连播
清屏
智能
倍速
点赞20
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #chatgpt #马斯克
00:00 / 00:06
连播
清屏
智能
倍速
点赞73
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #实用小技巧 #chatgpt4
00:00 / 00:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞13
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#马斯克#ai #chatgpt4
00:00 / 00:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞17
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#生活小常识 #ai #实用小技巧 #马斯克
00:00 / 00:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞30
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #马斯克 #chatgpt
00:00 / 00:12
连播
清屏
智能
倍速
点赞10
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #人工智能 #马斯克
00:00 / 00:15
连播
清屏
智能
倍速
点赞10
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#马斯克 #ai #chatgpt应用领域
00:00 / 00:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞14
wb大师兄1周前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#关机对手机有没有损伤 #gemini
00:00 / 00:11
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
外瑞古德5天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#ai #马斯克 #chatGPT
00:00 / 00:09
连播
清屏
智能
倍速
点赞7
wb大师兄1周前
请注意！看这里！地址:www.supers.ltd手机电脑直接访问#搞笑 ##记单词
00:00 / 00:12
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
嘀嗒2天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#马斯克
00:00 / 00:04
连播
清屏
智能
倍速
点赞23
群马视觉4天前
【深度学习实战】基于YOLO11的信号检测与分类系统：识别s 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为rf_box，版本为first_round，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。视频内演示的项目用到的数据集于2025年6月14日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个全面的计算机视觉解决方案，支持团队协作、图像收集与组织、图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集包含53张图像，所有信号均采用YOLOv8格式进行标注。每张图像都经过了自动像素方向调整（包括EXIF方向剥离）的预处理，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集，共包含四类信号：'signal'、'signal_d'、'signal_f'和'signal_s'，适用于信号检测与分类任务的研究与应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
wb大师兄6天前
请注意！看这里！地址：www.supers.ltd手机电脑直接访问#中奖中奖中中奖 #考研英语词汇
00:00 / 00:08
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
Monkey2天前
水下管道巡检机器人对潜艇的检测与识别系统-yolox_l_8 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ submarine-color视频内演示的项目用到的数据集是一个专门为水下管道巡检机器人应用场景设计的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，该视频内演示的项目用到的数据集包含530张经过标注的图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，专注于潜艇对象的检测任务。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，可用于学术研究和工业应用。在数据预处理阶段，所有图像均进行了像素数据的自动方向调整（ stripping EXIF方向信息）并将尺寸统一调整为416x416像素（拉伸方式）。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的泛化能力，对每张原始图像应用了随机旋转增强技术，旋转角度范围为-24度至+24度，从而创建了每个源图像的三个不同版本。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，具体路径在data.yaml文件中定义，包含一个类别'sub'，代表潜艇对象。该视频内演示的项目用到的数据集的设计目标是支持水下管道巡检机器人对潜艇进行自动检测与识别，为水下安防、海洋监测和水下设备维护等应用提供技术支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:54
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
Monkey2天前
街道施工场景中个人防护装备识别与安全监督系统详解_yolo1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集专注于街道施工环境下的个人防护装备识别任务，旨在通过计算机视觉技术提高施工现场的安全监管效率。视频内演示的项目用到的数据集包含八个主要类别：锥形标志（Cone）、面罩（Face_Shield）、手套（Gloves）、护目镜（Goggles）、头部（Head）、头盔（Helmet）、未佩戴眼镜（No glasses）以及未佩戴手套（No gloves）。这些类别涵盖了施工现场常见的个人防护装备及其不合规状态，为构建智能安全监控系统提供了基础数据支持。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8标注格式，包含训练集、验证集和测试集三个部分，适用于目标检测算法的开发与评估。该视频内演示的项目用到的数据集遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证，可用于学术研究和商业应用，为智能安全监控系统的开发提供了有价值的资源。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
手把手带你调参GA-RetinaNet实现PCB缺陷检测：从 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集为智能印刷电路板(PCB)缺陷检测视频内演示的项目用到的数据集，包含1210张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2024年4月25日创建，并采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议授权。视频内演示的项目用到的数据集在预处理过程中，对每张原始图像应用了数据增强技术，包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转，以及等概率的90度旋转（包括无旋转、顺时针旋转）。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三个部分，适用于基于深度学习的PCB缺陷检测模型训练与评估。视频内演示的项目用到的数据集的创建目的是通过计算机视觉技术实现印刷电路板缺陷的自动化检测，提高PCB生产质量控制效率。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:59
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
Monkey3天前
YOLO12-C3k2-EMA实现海上交通目标检测的创新方法 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为ship_recognition，版本为v3，创建于2022年6月7日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集包含5713张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，共包含10个类别：浮标(buoy)、货船(cargoship)、码头(dock)、渔船(fishingboat)、灯塔(lighthouse)、海军舰艇(navalvessels)、客轮(passengership)、栏杆(railbar)、帆船(sailboat)和潜艇(submarine)。该视频内演示的项目用到的数据集旨在支持海上交通目标的检测与识别研究，可用于训练和评估计算机视觉模型在海事监控、海洋资源管理、船舶交通系统等领域的应用性能。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 08:34
连播
清屏
智能
倍速
点赞1
群马视觉3天前
【深度学习】使用YOLOv8-MFMMAFPN进行泡沫检测的 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为shenhua-paomo，版本为v1，创建于2023年8月9日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证。该视频内演示的项目用到的数据集共包含268张图像，所有图像均经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整为640x640分辨率。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，每个源图像通过应用90度旋转（包括无旋转、顺时针旋转、逆时针旋转和上下颠倒）创建了三个增强版本。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式标注，仅包含一个类别：foam（泡沫）。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集，通过data.yaml文件进行配置，适用于泡沫检测相关的计算机视觉任务研究。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、图像理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:10
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
射击事件检测 _ 基于RetinaNet-SwinTrans 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该射击视频内演示的项目用到的数据集是一个专门为计算机视觉任务设计的视频内演示的项目用到的数据集，用于训练和评估射击事件检测模型。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，允许在适当署名的情况下自由使用和分享。该视频内演示的项目用到的数据集于2024年5月6日创建，包含377张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，专注于射击事件的识别。在数据预处理方面，每张图像都经过了自动方向校正（包括EXIF方向信息剥离）并统一调整为640×640像素尺寸，采用拉伸方式保持原始比例。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始数据的真实性。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，便于模型的训练和评估。视频内演示的项目用到的数据集的结构简洁明了，仅包含一个类别'shooting'，表明其专注于射击事件的检测任务。该视频内演示的项目用到的数据集适用于开发能够自动识别和分析射击场景的计算机视觉系统，可用于安防监控、公共安全分析以及相关领域的学术研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:28
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
yolov10n-CAA-HSFPN实现太阳能电池板缺陷检测 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为太阳能电池板缺陷检测与识别任务提供了高质量的视觉数据资源，视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户创建并贡献，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议发布。该视频内演示的项目用到的数据集包含6493张经过预处理的太阳能电池板图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，适用于目标检测任务。在预处理阶段，每张图像都经过了像素数据的自动定向处理（包括EXIF方向信息剥离）并统一调整为640x60像素尺寸，未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集包含四个类别：bird_drop（鸟粪污染）、cracked（裂纹）、dusty（灰尘）和panel（太阳能电池板），这些类别涵盖了太阳能电池板运行过程中常见的几种典型缺陷状况。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，为模型开发提供了完整的实验支持。该视频内演示的项目用到的数据集可用于训练和评估基于深度学习的太阳能电池板缺陷自动检测系统，对于提高太阳能电站的运维效率和发电量具有重要意义。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 08:22
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉4天前
YOLO11实战：坏蛋检测与分类系统_1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'rotten egg'，版本为v2，创建于2025年5月27日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集旨在支持计算机视觉模型在蛋类质量检测领域的训练与应用。视频内演示的项目用到的数据集包含267张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。在预处理方面，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸调整至640x640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集结构包括训练集、验证集和测试集，分别存储在train、valid和test文件夹的images子目录中。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、数据标注、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集的创建和应用有助于提升蛋类质量检测的自动化水平，减少人工检查的工作量，提高食品行业的质量控制效率。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:56
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
Monkey2天前
自动扶梯与楼梯识别_yolo11-C3k2-SCcConv改 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为stair_escalator，版本为v3，创建于2024年11月21日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2025年3月6日导出，该平台是一个全面的计算机视觉协作平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集包含23,719张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注，主要包含两个类别：自动扶梯(escalator)和楼梯(stairs)。在预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640×640像素的尺寸处理。此外，为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，对每张源图像应用了数据增强技术，包括-15°到+15°的随机旋转以及-15%到+15%的随机亮度调整，从而为每个源图像创建了三个增强版本。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，分别存储在相应的目录中，适用于目标检测模型的训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:13
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
超声心动图心脏自动检测YOLO11-NetBifPN算法实现 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'sono-v1'，于2024年12月3日创建，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供。该视频内演示的项目用到的数据集专门用于超声心动图中心腔结构的计算机视觉研究，包含102张经过预处理的心脏超声图像。所有图像均已调整为640×640像素的统一尺寸，采用拉伸方式处理以保持原始内容。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，主要针对心腔中的四个关键结构：左心房(la)、左心室(lv)、右心房(ra)和右心室(rv)。视频内演示的项目用到的数据集已按照标准划分为训练集、验证集和测试集，为模型的训练、评估和测试提供了完整的数据支持。该视频内演示的项目用到的数据集的创建目的是支持基于深度学习的超声心动图自动分析系统，特别是心腔结构的自动检测与定位，有助于提高心脏疾病诊断的效率和准确性。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:15
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
多类型孢子与真菌的智能识别与分类系统YOLO模型优化方法 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为spore，版本为v1，于2025年2月6日创建并导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。该视频内演示的项目用到的数据集共包含353张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行标注，适用于目标检测任务。在数据预处理阶段，每张图像都经过自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸至640×640像素的标准尺寸。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和模型的泛化能力，通过一系列数据增强技术生成了每个源图像的三个变体，包括50%概率的水平翻转、0至20%的随机裁剪以及-15%至+15%的随机亮度调整。视频内演示的项目用到的数据集包含四个类别：蘑菇（mushroom）、泡泡果（poporing）、孢子（spore）和柳树（willow），这些类别可能与真菌生态学、植物病理学或游戏中的虚拟生物识别相关。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三个子集，为模型的训练、评估和测试提供了完整的数据支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:47
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉2天前
水泵检测与识别：YOLOv8分割与VanillaNet结合实 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'syntetic pump'，版本为v1，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户于2024年4月1日创建并发布，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。该视频内演示的项目用到的数据集包含65张图像，所有图像均针对'PUMP'类别进行了YOLOv8格式的标注。在数据预处理阶段，每张图像都经过了像素数据的自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）以及拉伸至640x640像素尺寸的处理。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性和鲁棒性，通过数据增强技术为每张源图像创建了三个版本，增强方法包括：随机选择90度旋转（无旋转、顺时针或逆时针，概率均等）、亮度随机调整（在-15%到+15%范围内）以及高斯模糊（模糊半径在0到2.5像素之间）。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行组织，适用于基于深度学习的目标检测模型训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:00
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉5天前
无线电信号目标检测与分类：使用YOLOv8-EUCB区分目标 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为radio signal，是RF100项目的一部分，这是一个由英特尔赞助的倡议，旨在为模型泛化能力创建新的目标检测基准。视频内演示的项目用到的数据集包含2798张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行标注，标注了'stray'和'target'两类无线电信号。视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。视频内演示的项目用到的数据集创建者选择不应用任何图像增强技术，保留了原始图像的特征。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，可供研究和商业用途使用。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三部分，为模型开发和评估提供了完整的框架。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:15
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
yolo11-seg-ADown改进详解__仰卧起坐动作检测 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为situp，版本为v1，创建于2024年4月25日，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，共包含540张图像，所有图像均已采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集在预处理阶段应用了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）和拉伸至640x640像素的尺寸调整操作，未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，并针对单一类别'sit-up'（仰卧起坐动作）进行了标注。该视频内演示的项目用到的数据集适用于计算机视觉领域中的人体动作识别研究，特别是针对仰卧起坐这一特定健身动作的检测与识别任务，可用于开发自动化健身动作评估系统或健身辅助应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:38
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
Monkey2天前
YOLOv8_SDFM_自行车左右后视镜检测识别_实战 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'splits - v4 2000'，是通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2024年6月26日1:21 AM GMT导出的，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集共包含2220张图像，所有图像均已进行自动方向校正（包含EXIF方向信息剥离），但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集中的图像以YOLOv8格式标注，主要包含两个类别：'left mirror'（左后视镜）和'right mirror'（右后视镜）。视频内演示的项目用到的数据集已按照标准方式划分为训练集、验证集和测试集，分别位于'train'、'valid'和'test'目录下。该视频内演示的项目用到的数据集适用于计算机视觉中的目标检测任务，特别是针对自行车后视镜的识别与定位，可用于训练和评估深度学习模型在自行车安全相关应用中的性能表现。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 04:51
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
YOLO11-C3k2-iRMB在花生检测中的应用——改进网 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为"peanuts! - v3 web images only"，是一个专门用于花生检测与识别的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，于2023年4月2日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。视频内演示的项目用到的数据集总共包含621张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，仅包含一个类别"peanut"，即专注于花生的目标检测任务。在数据预处理方面，每张图像都应用了自动方向调整处理（包括EXIF方向信息的剥离），以确保图像的一致性。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集已按照标准划分方式组织为训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)三个子集，适用于监督学习方法的训练、验证和测试流程。该视频内演示的项目用到的数据集主要来源于网络图像，适用于开发能够自动识别和定位花生的计算机视觉模型，可应用于农业自动化、食品加工质量控制等相关领域的研究与应用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 08:26
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉4天前
建筑业巡检机器人图像识别与目标检测——基于改进RetinaN 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 建筑业巡检机器人视频内演示的项目用到的数据集是一个专为建筑业自动化巡检应用设计的视觉视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式标注，共包含1288张图像。该视频内演示的项目用到的数据集经过专业的预处理和增强处理，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并统一调整为640×640像素的拉伸尺寸。为增强模型的鲁棒性，视频内演示的项目用到的数据集还应用了随机旋转（-15°至+15°）、5%像素的椒盐噪声以及随机亮度调整（-25%至+25%）等增强技术，为每个源图像生成了三个版本。视频内演示的项目用到的数据集包含两个类别，标签为'0'和'1'，具体类别含义未在文档中明确说明。视频内演示的项目用到的数据集按照标准划分为训练集、验证集和测试集，适用于建筑业场景下的目标检测模型训练与评估。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台提供支持，为建筑业巡检机器人的视觉系统开发提供了重要的数据基础。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:35
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
【技术实践】基于YOLO11-Seg与DySnakeConv 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为seeds-weeds，是一个专注于杂草识别的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，并于2023年4月15日通过该平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集包含1854张图像，所有图像均以YOLOv8格式进行了标注，适用于目标检测任务。在数据预处理阶段，图像经历了自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和416x416像素的拉伸调整，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集包含14个类别，分别是'Alhagi sparsifolia'（刺叶甘草）、'amaranth retroflexus'（反枝苋）、'black nightshade'（龙葵）、'bulrush'（荆三棱）、'chenopodium serotinum'（藜）、'convolvulus arvensis'（田旋花）、'cyperi rhizoma'（香附子）、'green bristlegrass'（绿狗尾草）、'hairy euphorbia'（毛大戟）、'japanhop'（日本蓼）、'karelinia caspia'（卡氏苓菊）、'morning glory'（牵牛花）、'thistle'（蓟草）和'wheatgrass'（小麦草）。这些类别涵盖了农业环境中常见的杂草种类，为开发智能杂草识别系统提供了丰富的训练数据。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行了划分，便于模型的训练、评估和测试，为农业自动化和智能化管理提供了重要的数据基础。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 09:18
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉5天前
有毒蘑菇识别与检测系统——基于Grid R-CNN模型的Py 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'poisonous mushroom'，版本为v1，创建于2024年7月19日，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供并采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议授权发布。该视频内演示的项目用到的数据集专门针对有毒蘑菇的识别与检测任务设计，采用YOLOv8格式进行标注，共包含858张图像。所有图像均经过预处理，包括自动调整像素方向（并剥离EXIF方向信息）以及拉伸调整至640x640像素尺寸。视频内演示的项目用到的数据集划分为训练集、验证集和测试集三个部分，但具体数量未在提供的信息中明确说明。视频内演示的项目用到的数据集仅包含一个类别'poisonous mushrom'，即有毒蘑菇，这表明其主要目标是训练模型能够准确识别图像中的有毒蘑菇。该视频内演示的项目用到的数据集可通过kdocs.cn平台访问，并支持使用http://www.visionstudios.ltd/ 平台进行视频内演示的项目用到的数据集管理、模型训练和部署。值得注意的是，在视频内演示的项目用到的数据集创建过程中未应用任何图像增强技术，这可能是为了保持原始数据的真实性以便于后续分析和模型训练。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:08
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉2天前
YOLO11-RepHGNetV2实现甘蔗田杂草与作物区域识 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为甘蔗田杂草检测视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供。该视频内演示的项目用到的数据集包含814张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行了标注，并针对甘蔗田中的三种主要类别进行了分类：裸露区域(bare zone)、甘蔗(sugarcane)和杂草(weed)。在数据预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（剥离EXIF方向信息）并拉伸调整为416x4416像素的统一尺寸。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行了划分，适用于目标检测模型的训练与评估，特别是在农业精准管理领域具有重要的应用价值，可用于开发自动化的甘蔗田杂草识别系统，从而支持精准农业决策和智能化除草作业。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:57
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
工业装配工具检测与识别_yolo11-seg-ASF-P2改 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为orliekon-v3，版本为v1，于2024年6月4日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出。该视频内演示的项目用到的数据集专注于工业装配环境中的工具检测任务，共包含419张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集经过预处理，包括自动调整像素数据方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640×640像素尺寸。为增强数据多样性，每张源图像通过多种数据增强技术生成了三个版本，包括50%概率的水平翻转和垂直翻转、0至20%的随机裁剪、-15°至+15°的随机旋转、-10°至+10°的水平与垂直随机剪切、-15%至+15%的随机亮度调整以及0至0.5像素的随机高斯模糊。视频内演示的项目用到的数据集包含两个类别：'no_tool'（无工具）和'tool'（工具），分别表示装配环境中是否存在工具的状态。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，适用于工业自动化装配过程中的工具检测与识别算法研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:40
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
头发类型与帽子检测识别_yolov8-ASF_改进方案 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ sep_mini视频内演示的项目用到的数据集是一个专注于头发类型和帽子检测的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式进行标注。该视频内演示的项目用到的数据集包含7384张图像，每张图像均经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸至416x416像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集包含8个类别：秃头(bald)、卷发(curly)、帽子(hat)、长发(long)、短发(shortcut)、直发(straight)、有刘海(withFringe)和无刘海(withoutFringe)。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，适用于开发能够自动识别不同发型特征和帽子存在的目标检测模型。该视频内演示的项目用到的数据集由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，可用于研究和商业目的。视频内演示的项目用到的数据集的创建和导出时间为2022年9月15日至2023年9月27日期间，为计算机视觉研究提供了标准化的发型与帽子识别训练资源。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 04:04
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
【深度学习】基于YOLO11-seg和RFAConv的皮影戏 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为皮影戏动物剪影识别与分类任务提供支持，视频内演示的项目用到的数据集名称为shadow_art，版本为v1，于2024年2月28日创建。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供并通过该平台导出。视频内演示的项目用到的数据集包含50张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和拉伸调整至640x640像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集以YOLOv8格式标注，包含6个类别：鸟剪影(bird-shadow)、螃蟹剪影(crab-shadow)、狗剪影(dog-shadow)、大象剪影(elephant-shadow)、狐狸剪影(fox-shadow)和天鹅剪影(swan-shadow)。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三个子集，适用于目标检测模型的训练与评估。该视频内演示的项目用到的数据集旨在促进计算机视觉技术在传统文化艺术领域的应用，特别是对皮影戏中常见动物剪影的自动识别与分类研究。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 05:50
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉5天前
如何构建yolov8-seg-bifpn污水管道分类系统 空 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集是一个用于污水管道识别的视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式进行标注，包含116张图像，每张图像尺寸为640x640像素。视频内演示的项目用到的数据集包含三种类别：空管道（Empty Pipe）、污水管道（Sewage Pipe）和水管（Water Pipe）。视频内演示的项目用到的数据集在预处理阶段应用了自动像素方向调整（EXIF方向剥离）和图像拉伸调整至640x640像素。为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，对每张源图像以50%的概率应用了水平翻转 augmentation，创建了三个版本的图像。视频内演示的项目用到的数据集的训练集、验证集和测试集分别存储在相应的图像文件夹中，遵循标准的YOLO视频内演示的项目用到的数据集组织结构。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，该平台是一个端到端的计算机视觉平台，支持团队协作、图像收集与组织、非结构化图像数据理解与搜索、标注、视频内演示的项目用到的数据集创建、模型训练与部署以及主动学习等功能。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:20
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
【计算机视觉实践】：基于YOLOv8-BIMAFPN的海洋漏 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该海洋漏油检测视频内演示的项目用到的数据集是一个专注于环境监测领域的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集，共包含296张经过预处理的高分辨率图像。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式进行标注，涵盖了四种不同类型的漏油现象，分别为目标物体(object)、彩虹状油膜(rainbow)、光泽油膜(sheen)和真彩色(truecolor)漏油，这些类别代表了漏油事件在不同条件下的多种表现形式。每张图像均经过标准化处理，包括自动方向调整（ stripping EXIF方向信息）和尺寸缩放至640×640像素，以确保模型训练的一致性。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始图像的特征，这对于模型的泛化能力评估具有重要意义。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，为深度学习模型的训练、调优和评估提供了完整的数据支持。该视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户创建并于2023年9月13日发布，为海洋环境保护和漏油事件自动检测研究提供了宝贵的资源。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 05:38
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉3天前
YOLOV8-ReCalibrationFPN-P3456： 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️C:\Users\lee1\Desktop\product_manage\video_dir 该视频内演示的项目用到的数据集名为'phases'，版本为v2，于2024年12月6日创建，采用http://w烟雾检测新突破：YOLO11-C3k2-CaFormer-CGLU融合模型实战ww.visionstudios.ltd/ 许可证授权。视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visio项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为烟雾检测视频内演示的项目用到的数据集，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供并发布于2023年6月18日。视频内演示的项目用到的数据集共包含1070张图像，所有图像均已进行预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）以及拉伸调整为640x640像素大小。视频内演示的项目用到的数据集中仅包含一个类别'smoke'，采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三个部分，适用于计算机视觉领域的目标检测任务研究。该视频内演示的项目用到的数据集可用于训练烟雾检测模型，在火灾预警、安全监控等场景中发挥重要作用。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️nstudios.ltd/ 平台导出，共包含641张图像，所有图像均已按照YOLOv8格式进行了标注。视频内演示的项目用到的数据集针对沥青路面纹理构造特性进行了采集，主要关注道路施工的不同阶段，包括已完成和正在进行中的phase-1、phase-2和phase-3，同时还包括道路边缘(curb)和普通道路(CC Road)的类别。每张图像均经过预处理，包括自动调整方向、去除EXIF方向信息以及拉伸至64
00:00 / 06:12
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉5天前
基于Mask R-CNN的机械工具损坏识别方法研究_1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'recognition - v4 Data'，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2025年7月13日导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证授权。该视频内演示的项目用到的数据集专注于损坏机械工具的识别任务，包含1165张经过预处理的图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集包含四类损坏的工具：损坏的组合扳手(Damaged-CombinationWrench)、损坏的剪切钳(Damaged-Cutting_Plier)、损坏的钳子(Damaged-Plier)和损坏的螺丝刀(Damaged-ScrewDriver)。每张图像均经过了预处理，包括像素数据的自动方向调整（带有EXIF方向剥离）、拉伸至640x640尺寸、灰度化处理以及通过自适应均衡化进行的自动对比度调整。此外，为增强视频内演示的项目用到的数据集的多样性，对每张源图像应用了三种增强版本，包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转以及0到1.8像素之间的随机高斯模糊。边界框也相应进行了变换，包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转、0到0.7像素之间的随机高斯模糊以及0.18%像素的椒盐噪声应用。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集，适用于目标检测模型的训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:47
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
油茶果壳籽质量分类检测：基于YOLOv8-NMSFree的创 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为oilseeds，版本为v3，创建于2025年1月29日，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议授权。该视频内演示的项目用到的数据集专门用于油茶果壳籽的质量分类检测任务，包含143张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注。视频内演示的项目用到的数据集经过预处理，包括自动调整像素方向（剥离EXIF方向信息）和将图像拉伸调整为640x60像素尺寸，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集分为训练集、验证集和测试集三个部分，共包含两个类别：'bad'（劣质）和'good'（优质），分别代表不同质量的油茶果壳籽样本。该视频内演示的项目用到的数据集旨在通过计算机视觉技术实现对油茶果壳籽质量的自动分类，为农业生产和加工过程中的质量控制提供技术支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:40
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉4天前
步枪识别与分类：基于CenterNet的改进模型实现_1 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集名为'rifle'，版本为v1，创建于2024年12月20日，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。该视频内演示的项目用到的数据集通过http://www.visionstudios.ltd/ 计算机视觉平台进行收集、组织和标注，并于2024年12月20日格林尼治标准时间11:58导出。视频内演示的项目用到的数据集共包含3110张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，主要针对步枪类目标进行识别与分类。在预处理阶段，每张图像都经过了自动像素数据定向（包含EXIF方向信息剥离）和拉伸至640x640尺寸的操作，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，具体路径在data.yaml文件中定义，包含两个类别，分别标记为'0'和'1'。该视频内演示的项目用到的数据集适用于计算机视觉领域的目标检测任务，特别是在步枪识别与分类方面的模型训练与评估。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 07:27
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
基于YOLOv5的熊猫个体识别与分类系统_2 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该熊猫视频内演示的项目用到的数据集创建于2025年2月25日，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议，由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户提供。视频内演示的项目用到的数据集共包含330张图像，所有图像均以YOLOv8格式标注，针对三种不同的熊猫类别进行标注，分别为'panda 1'、'panda 2'和'panda 3'。每张图像在预处理阶段均经过自动方向调整（包括EXIF方向信息剥离）和拉伸至640x640像素尺寸的操作，但未应用任何图像增强技术。视频内演示的项目用到的数据集按照训练集、验证集和测试集进行划分，适用于目标检测任务，特别是针对不同熊猫个体的识别与分类研究。该视频内演示的项目用到的数据集可用于计算机视觉模型的训练、评估与部署，有助于提高在野生动物监测和保护领域中熊猫个体自动识别的准确性。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 04:04
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
隧道围岩病害识别与分类__mask-rcnn_r50-caf 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 本视频内演示的项目用到的数据集为隧道围岩病害图像视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式进行标注，包含119张图像，涵盖三种主要病害类型：eflorescencia（盐霜）、fissura（裂缝）和umidade（潮湿）。视频内演示的项目用到的数据集于2024年12月4日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出，采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议。视频内演示的项目用到的数据集划分包含训练集、验证集和测试集，适用于基于深度学习的隧道围岩病害自动检测与分类任务研究。视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始图像特征，有助于模型对真实隧道环境的病害进行准确识别。该视频内演示的项目用到的数据集为隧道结构健康监测和维护提供了重要的视觉数据支持，可用于开发自动化病害识别系统，提高隧道安全评估的效率和准确性。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 06:40
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉1周前
越南语OCR实战：基于YOLOv8和EfficientViT 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集是一个针对越南语汉字识别的大规模视频内演示的项目用到的数据集，采用YOLOv8格式进行标注，共包含3286张图像。视频内演示的项目用到的数据集涵盖1219个越南语汉字类别，包括元音、辅音、声调标记以及各种组合字符，几乎覆盖了越南语书写系统的全部字符集。每个图像中的汉字均以边界框形式进行精确标注，位置信息准确，为字符识别任务提供了高质量的训练数据。视频内演示的项目用到的数据集经过预处理，包括自动像素方向调整和EXIF方向信息剥离，确保了数据的一致性。值得注意的是，该视频内演示的项目用到的数据集未应用任何图像增强技术，保留了原始图像特征，有利于模型学习真实的字符识别模式。视频内演示的项目用到的数据集按照标准划分为训练集、验证集和测试集，为模型的训练、评估和测试提供了合理的数据分配。该视频内演示的项目用到的数据集适用于开发高精度的越南语OCR系统，具有广泛的应用价值，可用于文档数字化、文本识别、信息提取等场景。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/
00:00 / 07:54
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
群马视觉6天前
使用YOLO11-C3k2-VSSD模型实现脐橙病害智能检测 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ 项目源码和数据集来源：http://www.visionstudios.ltd/ ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️ 该视频内演示的项目用到的数据集名为'oranges disease 5 class'，版本为v1，于2024年8月16日创建，遵循http://www.visionstudios.ltd/ 许可证，由http://www.visionstudios.ltd/ 用户提供。视频内演示的项目用到的数据集包含120张图像，所有图像均采用YOLOv8格式进行标注，专注于脐橙病害的识别与分类任务。在数据预处理阶段，每张图像都经过了自动方向调整（去除EXIF方向信息）、拉伸调整至240×240像素以及通过对比度拉伸进行的自动对比度增强。为增加数据多样性，对每张源图像生成了三个增强版本，增强方法包括50%概率的水平翻转、50%概率的垂直翻转、-15至+15度的随机旋转以及0.73%像素的椒盐噪声应用。同时，对每张图像的边界框进行了-10%至+10%的随机曝光调整。该视频内演示的项目用到的数据集包含七个类别：黑斑(black spots)、蓝绿霉(blue green mold)、褐腐(brown rot)、柑橘黄化(citrus greening)、裂果(cranker)、健康(healthy)和煤污病(sooty mold)，这些类别涵盖了脐橙生长过程中可能遇到的主要病害类型，为构建脐橙病害智能检测系统提供了重要的数据支持。 ❤️投币关注点赞转发并且【在评论区留言】的粉丝会定期私信分享项目源码和数据集❤️
00:00 / 08:17
连播
清屏
智能
倍速
点赞0
行知自然4月前
植物水分和养分运输 #科普
00:00 / 03:33
连播
清屏
智能
倍速
点赞135
SipSu小口酥（说唱教学版）3周前
说唱歌手的福音来了！ #说唱 #说唱教学 #rapper
00:00 / 02:16
连播
清屏
智能
倍速
点赞1089

简介:

您在查找“www.supers.ltd功能”短视频信息吗？帮您找到更多更精彩的短视频内容！最新发布时间：2026-01-11 06:29

最新推荐:

相关推荐:

热门推荐: