易语言yolo自瞄源码

yolov8添加注意力机制-学习记录

自己整理的YOLO模型的各种改进文献 包括添加注意力模块 改进骨干网络 改进特征融合 改进输出层等

口罩检测数据集，含有约130个数据，yolo训练结果良好

目标检测YOLO实战应用案例100讲-激光雷达的3D目标检测

火焰识别 + yolov8 + 测试视频 + 预测权重.pt 资源包含： 1.预测权重 2.测试视频 直接下载后放入yolov8官方工程中，直接执行官方detect即可进行火焰识别

1、资源内容：yolo数据增强、yolo已标注数据集增强、.txt格式数据集增强；包含旋转、平移、翻转、裁剪、调整亮度和增加噪声6中增强方式随 2、代码特点：内含运行结果，不会运行可私信，参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细，都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的。 3、适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。 4、作者介绍：某大厂资深算法工程师，从事Matlab、Python、C/C++、Java、YOLO算法仿真工作10年；擅长计算机视觉、 目标检测模型、智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、智能控制、路径规划、无人机等多种领域的算法仿真实验，更多源码，请上博主主页搜索。 -------------------------------------------------------------------------- -

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。

使用YOLO模型结合pyqt图形界面可视化目标检测，拥有摄像头，图片，视频检测三大模块。

CCPD2019车牌数据集，10000张图片，已制作YOLO格式标签，可以直接训练