YOLOV5训练数据集
目标检测是计算机视觉领域的热点研究方向，其包含了一阶段目标检测和两阶段目标检测。YOLO是一阶段目标检测的开山之作，2020年6月发布的YOLOv5，一经推出便受到业内瞩目，在各个数据集上体现出收敛速度快、模型可定制性强的特点，目前在各大目标检测竞赛、落地实战项目中得到广泛应用。 本期专题收录了3个优质的YOLOV5训练数据集，包含口罩检测、手势识别、火灾检测等不同领域，同时还提供了相关代码与模型，非常适合于新手练习与实战 现在一键打包下载仅需【￥63】，开通会员更能免费下载，超多会员专属福利等你解锁。
共 3 个资源
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yolov5火焰和烟雾源码和数据集.zip
yolov5_face_landmark:基于yolov5的人脸检测，带关键点检测
YOLOv5-LibTorch:通过LibTorch C ++ API部署YOLOv5进行实时对象检测
4 yolov5-deepsort-pedestrian-counting:yolov5 + deepsort实现了行人计数功能， 统计摄像头内出现过的总人数，以及对穿越自定义黄线行人计数效果如下
5 火焰数据集（含标注好的标签）
6 基于YOLOv5的车辆检测，亲测可用
7 172张精挑细选的摔倒数据集，手工精细标注未摔倒和摔倒的两类，里面包含jpg图片和xml文件
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