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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❤️
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Monkey4天前
【目标检测】厨房场景目标物检测与识别-YOLOv5改进版_H 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❤️ targetv3视频内演示的项目用到的数据集是一个专注于厨房场景目标物检测与识别的高质量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采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可证发布,由http://www.visionstudios.ltd/ 平台用户贡献。视频内演示的项目用到的数据集共计包含4796张图像,所有目标均以YOLOv8格式进行标注,适用于目标检测任务的训练与评估。视频内演示的项目用到的数据集包含18个类别的厨房常见物品,包括空调、浴缸、锅炉、沙发、餐桌、洗碗机、双人床、电炉、燃气灶、微波炉、烤箱、冰箱、淋浴间、单人床、水槽、马桶、电视和洗衣机。视频内演示的项目用到的数据集于2024年10月17日通过http://www.visionstudios.ltd/ 平台导出,该平台是一个端到端的计算机视觉协作平台,支持团队协作、图像收集与管理、数据标注、模型训练与部署等功能。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,对每张原始图像应用了随机曝光调整增强技术,调整范围为-17%至+17%,从而创建了两个版本的图像。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,为模型训练和性能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适用于智能家居系统、厨房自动化、室内布局分析等计算机视觉应用场景的研究与开发。 ❤️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❤️
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