基于YOLO深度学习的运动品牌检测与识别系统

基于YOLO11n模型进行模型训练,训练完成后对模型在验证集上的表现进行全面的性能评估及对比分析。总体流程包括:数据集准备、模型训练、模型评估。通过网络上搜集关于实际场景中不同品牌运动鞋的相关图片,并使用Labelimg标注工具对每张图片进行标注,['阿迪达斯','斐乐','新百伦','耐克','彪马','安德玛','361']等通过随机旋转、缩放、裁剪、翻转等方式进行图片数据增强,以扩充数据集。

最终数据集一共包含6060张图片,其中训练集包含5304张图片,验证集包含504张图片,测试集包含252张图片。 支持单张图片 文件夹 摄像头 视频实时监测识别


相关推荐
一切皆是因缘际会7 小时前
预制式制衡智能:大模型瓶颈下的 AI 迭代新思路
人工智能·安全·ai·架构
动恰客流管家8 小时前
动恰3DV3丨2026年实体商业数字化转型:客流数据是第一生产力——全场景智慧客流解决方案
大数据·人工智能·3d·性能优化
袖手蹲8 小时前
行空板K10调用Claude Buddy桌面宠物
人工智能·自动化
风落无尘8 小时前
《智能重生:从垃圾堆到AI工程师》——第三章 矩阵与防线
人工智能·线性代数·矩阵
byte轻骑兵8 小时前
【AVRCP】规范精讲[7]: 打通AVCTP互操作底层,吃透事务标签与分片规则
人工智能·音视频·avrcp·音视频控制
迦南的迦 亚索的索8 小时前
AI_08_coze_私有数据访问
人工智能
xiaoduo AI8 小时前
智能客服机器人能否实现多 LLM 自由切换?Agent 开放平台接入 DeepSeek、通义千问如何对比成本与效果?
大数据·人工智能·机器人
码流怪侠8 小时前
Matt Pocock Skills:AI 时代的真实工程技能库
人工智能·深度学习·github
日光明媚8 小时前
torch.compile 与 Triton 的加速本质:从原理到实际效果
人工智能·python·计算机视觉·stable diffusion·aigc
zubylon8 小时前
Ollama 本地起一个开发助手
前端·人工智能