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道路裂缝，坑洼，病害数据集-包括无人机视角，摩托车视角，车辆视角覆盖道路道路裂缝，坑洼，病害数据集包括无人机视角，摩托车视角，车辆视角覆盖道路所有问题一共有八类16000张 1到7依次为: ['横向裂缝', '纵向裂缝', '块状裂缝', '龟裂', '坑槽', '修补网状裂缝', '修补裂缝', '修补坑槽']

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无人机视角下落水救援检测数据集无人机视角下落水救援检测数据集，利用无人机快速搜索落水者对增加受害者的生存机会至关重要，该数据集共收集12万帧视频图像，涵盖无人机高度从10m-60m高度，检测包括落水者（11万标注量）、流木（9000标注量）、救生圈（10000标注量）、冲浪板（2000标注量）、小船（30000标注量）共5类目标，数据量244GB，支持json，voc，yolo格式文件。

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管道焊缝质量数据集——good和bad两种标签，0为good.1134个图片，有对应的xml标签和txt标签，可用于yolo训练管道焊缝质量的数据集有good和bad两种标签，0为good. 1134个图片，有对应的xml标签和txt标签，可用于yolo训练，赠送五个常用的训练脚本。

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松材线虫多光谱数据集松材线虫多光谱数据集无人机：dji mavic3 mutispectral 波段：red green rededge nir rgb 面积：39.05平方公里数据：rgb影像，四个单波段影像，NDVI GNDVI LCI NDRE OSAVI 5个指数图分辨率：0.03～0.07米采集时间：2022.12 可赠送标注图层（经实地踏查，已排除变色木干扰）部分取样。

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大棚分割数据集，40765对影像，16.9g数据量，0.8米高分二，纯手工标注（arcgis标注）的大规模农业大棚分割数据集。希望这个介绍能够帮助您更好地理解和使用这个农业大棚分割数据集。如果需要进一步的信息或者具体的应用指导，可以参考数据集发布者的文档或联系相关人员获取更多信息。

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MATLAB移动目标检测与追踪系统MATLAB移动目标检测与追踪系统本项目旨在开发一个基于MATLAB的移动目标检测与追踪系统，该系统利用相邻帧间差分法、背景差分法以及光流法来检测视频中的移动目标，并能够对这些目标进行追踪。系统无需安装额外的工具包，可以直接在MATLAB环境中运行。用户可以根据需要更换输入视频文件，系统能够适应不同的应用场景，如人物提取、移动物体检测等。

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无人机视角-道路目标检测数据集航拍 8600张 voc yolo无人机视角-道路目标检测数据集该数据集由无人机从空中拍摄的道路场景图像组成，主要目的是用于训练目标检测模型，识别道路上的各种对象。这些对象可能包括但不限于车辆（汽车、摩托车、自行车等）、行人、交通标志、道路标记以及其他基础设施等。

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基于深度学习卷积神经网络resnext50的中医舌苔分类系统本项目旨在通过深度学习技术，特别是利用卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）中的ResNeXt50架构，实现对中医舌象图像的自动分类。该系统不仅能够识别不同的舌苔类型，还能够在PyQt5框架下提供一个直观的图形用户界面（GUI），使得医生或患者能够方便地上传舌象照片并获取分析结果。

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YOLOv8+Deepsort+PyQt+GUI 语义分割+目标检测+姿态识别三者合一（集成于一套系统）综合视觉分析系统这样的系统可以为多种行业提供强大的视觉分析能力，具有广泛的应用前景。

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基于mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab v3等图像分割模型。支持图像语义分割，图像实例分割，图像全景分割（多模态图像分割平台）图像分割，图像语义分割，基于mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab v3等图像分割模型。支持图像语义分割，图像实例分割，图像全景分割。支持Mask rcnn, Unet, Fcn, Deeplab_v3, SAM, Fast SAM等图像分割模型，可以实现图像精准细致的分割。

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军事目标无人机视角检测数据集 3500张坦克带标注voc该数据集包含3500张无人机拍摄的图像，主要用于坦克目标的检测。数据集已经按照VOC（Visual Object Classes）标准进行了标注，适用于训练深度学习模型，特别是物体检测模型。

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YOLOv8/v10+DeepSORT多目标车辆跟踪（车辆检测/跟踪/车辆计数/测速/禁停区域/绘制进出线/绘制禁停区域/车道车辆统计）该项目利用YOLOv8作为目标检测模型，DeepSort用于多目标跟踪。YOLOv8负责从视频帧中检测出车辆的位置，而DeepSort则负责关联这些检测结果，从而实现车辆的持续跟踪。这种组合使得系统能够在视频流中准确地识别并跟随特定车辆。

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yolov5 +gui界面+单目测距实现对图片视频摄像头的测距可实现对图片，视频，摄像头的检测本项目旨在实现一个集成了YOLOv5目标检测算法、图形用户界面（GUI）以及单目测距功能的系统。该系统能够对图片、视频或实时摄像头输入进行目标检测，并估算目标的距离。通过结合YOLOv5的强大检测能力和单目测距技术，系统能够在多种应用场景中提供高效、准确的目标检测和测距功能。

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基于matlab的行人和车辆检测系统基于matlab的行人和车辆检测系统【目标检测】基于计算机视觉，含GUI界面算法：二帧差分法，三帧差分法，混合高斯建模，ViBe算法。功能：对视频中出现的动态目标进行逐帧作差分析或ViBe算法检测，使运动的行人或汽车与背景分割出来，达到检测目的。代码结构清晰，含有注释，运算速度快，可扩展。