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基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统|精准识别反光背心与安全帽
本项目集成了 YOLOv8 工业目标检测模型 与 PyQt5 图形界面工具,实现了对铁路工人穿戴安全装备(如反光背心与安全帽)的自动检测与预警。
基于YOLOv8的无人机航拍树木目标检测系统|精准识别【含完整训练源码+部署教程】
本项目基于YOLOv8构建了一个支持无人机航拍图像的棕榈树目标检测系统,兼具高精度识别能力与友好的图形化交互界面。通过结合PyQt5,实现了图片、视频、摄像头等多种输入方式的检测体验,极大提升了项目的实用性与可扩展性。
魔兽世界脚本,原神脚本,冰焰脚本源码分享
魔兽世界模块实现自动打怪、拾取和技能循环 原神模块包含角色连招配置和自动寻宝功能
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3月前
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让模型不再忽视少数类:MixUp、CutMix、Focal Loss三种技术解决数据不平衡问题
在机器学习应用中,数据集规模有限且类别分布不均(如医学影像中正类仅占5%)常导致模型偏向多数类,虽准确率高,但少数类识别效果差。本文探讨MixUp、CutMix和Focal Loss三种技术,分别从数据增强与损失函数角度提升小规模不平衡数据集上的模型表现。
102类农业害虫数据集(20000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
在现代农业发展中,病虫害监测与防治 始终是保障粮食安全和提高农作物产量的关键环节。传统的害虫识别主要依赖人工观察与统计,不仅效率低下,而且容易受到主观经验、环境条件等因素的影响,导致识别准确率不足。
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3月前
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开发一套智慧工地系统需要多少钱?
开发智慧工地系统费用在数万元至数百万元不等,取决于功能需求、开发方式及项目规模。基础模块如人员管理、环境监测、视频监控费用约5万至20万元;扩展功能如无人机巡检、人脸识别等按需添加。开发方式包括模板开发(低成本但个性化差)、定制开发(高成本高适配)及系统源码二开(性价比高)。大型项目、复杂功能及高配硬件将显著提升成本。建议明确核心需求,分阶段建设,选用开放架构系统以降低维护成本。
《当普通人也能当侦探:一个AI小工具的诞生》
我计划参加魔搭(ModelScope)平台上的Qwen-Coder比赛,通过制作一段视频,分享我开发人脸识别工具的过程。这段视频将以轻松幽默的方式,结合生活中的真实案例,展现如何利用AI技术解决普通人面临的隐私与安全问题。
道路表面缺陷数据集(裂缝/井盖/坑洼)(6000张图片已划分、已标注)|适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】
随着城市化与交通运输业的快速发展,道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异,都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度,还可能引发交通事故,增加道路养护成本。
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