Monkey2周前
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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