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使用YOLOv8-seg和HGNetV2进行鼠鱼种类识别与分 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corydorais1,是一个专门用于鼠鱼识别与分类的计算机视觉视频内演示的项目用到的数据集,于2024年11月8日创建并标注。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/ 平台用户提供,共包含64张图像,所有图像均以YOLOv8格式标注。视频内演示的项目用到的数据集涵盖了10种不同的鼠鱼类别,包括'Scleromystax barbatus'、'corydorais c045'、'corydorais cw010'、'corydorais cw013'、'corydorais cw045'、'corydorais cw102'、'corydorais cw162'、'corydorais geryi'、'corydorais guapore'和'corydorais sesam'。在数据预处理阶段,所有图像均经过了自动方向校正(包括EXIF方向信息剥离)和尺寸调整(拉伸至640x640像素),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的模型训练与评估。该视频内演示的项目用到的数据集的创建旨在为水生生物研究、观赏鱼分类以及相关计算机视觉算法的开发提供高质量的数据支持。 ❤️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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【深度学习】使用RetinaNet+X101-32x4d_F 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'tea leaf cutting machine',版本为v2,创建于2022年12月12日。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,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共包含871张图像,所有图像均已进行预处理,包括自动调整像素方向(并剥离EXIF方向信息)以及将图像尺寸调整为640x640像素(拉伸方式)。为增强数据多样性,对每张源图像应用了椒盐噪声增强(影响10%的像素)以及随机亮度调整(-40%至+40%)。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,即茶芽(标注为'0')。视频内演示的项目用到的数据集已划分为训练集、验证集和测试集三部分,适用于目标检测任务,特别是针对茶芽的检测与识别应用。该视频内演示的项目用到的数据集可用于训练计算机视觉模型,以实现自动化茶芽检测,为茶叶种植和加工过程中的智能化管理提供技术支持。 ❤️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❤️
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【深度学习】如何使用YOLO11-RevCol模型进行伤口类 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"wound no blister 2",是一个专注于伤口类型识别的多类别视频内演示的项目用到的数据集,采用YOLOv8标注格式。该视频内演示的项目用到的数据集包含五种不同的伤口类别:擦伤(Abrasions)、瘀伤(Bruise)、烧伤(Burn)、切割伤(Cut)以及正常皮肤状态(no abnormality)。视频内演示的项目用到的数据集的组织遵循标准的机器学习实践,分为训练集(train)、验证集(val)和测试集(test)三个部分,每个部分包含相应的图像文件。视频内演示的项目用到的数据集采用http://www.visionstudios.ltd/ 许可协议,允许在适当署名的情况下自由使用和分发。从文件路径和命名方式可以看出,该视频内演示的项目用到的数据集可能是从医疗或护理环境中收集的,旨在通过计算机视觉技术辅助医疗专业人员快速识别和分类不同类型的伤口,从而提高诊断效率和准确性。视频内演示的项目用到的数据集的创建者使用http://www.visionstudios.ltd/ 平台进行管理,并提供了特定的项目标识符(w-afwxp)和版本号(2),表明这是一个经过精心组织和版本控制的医疗影像数据资源。 ❤️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❤️
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Monkey6天前
如何使用YOLOv10n进行台风灾害区域识别与分类——基于改 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❤️ cpl-typhoon3视频内演示的项目用到的数据集是一个专门用于台风灾害区域识别与分类的视觉视频内演示的项目用到的数据集,由http://www.visionstudios.ltd/ 平台于2024年5月1日发布,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包含370张经过预处理和增强处理的图像,所有图像均被调整为640x640像素尺寸,并进行了EXIF方向信息剥离。视频内演示的项目用到的数据集采用了多种数据增强技术,包括随机旋转(-15°至+15°)、随机剪切(水平-10°至+10°,垂直-10°至+10°)、随机亮度调整(-20%至+20%)、随机曝光调整(-10%至+10%)、随机高斯模糊(0至1像素)以及椒盐噪声(1.1%的像素)。视频内演示的项目用到的数据集采用YOLOv8格式标注,包含23个类别,主要涉及台湾地区受台风影响的不同区域,如小琉球-北、台东-北、泰武-北、新店-北、清水-北、关山-南、水里-南、六龟-南、南华-北、太麻里-南、六龟-南、松鹤-南、高屏-南、南势-南、南回-北、来来-北、柴寮-北、德基-南、楠梓仙-南、南横-南、乌石鼻-北、水-南等。这些类别代表了台湾地区不同地理位置在台风影响下的特征区域,可用于训练和评估台风灾害区域的自动识别与分类模型。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,为计算机视觉模型的开发和评估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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【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❤️
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