yolov5级联人脸检测与性别分类，需要源码和模型的速度找我哦，大量性别分类数据集进行训练
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yolov5检测算法级联分类算法，实现人脸年龄数据识别 可实现大人 小孩 老年人的检测分类，构建人脸检测数据集➕成年人 小孩 老年人分类数据集
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男孩子和同班女同学交换了性别
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人脸检测+性别研判 使用yolov5算法 pytorch框架实现，效果还是可以的，能够继续优化提升
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吸烟检测yolov5 香烟检测 吸烟检测 吸烟行为识别 yolo系列算法，自建数据集训练的模型，效果还行
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yolov10训练自建数据集实现电梯电动车识别 室外自然场景电动车识别 行人检测 自行车检测 自建数据集进行训练，使用yolov10_s模型 1060显卡
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yolov5动态目标识别，支持自建数据集训练模型，效果优于yolov8 yolov5等版本，目标检测领域又一里程碑的杰作
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【YOLOv10】12分钟通关YOLOv10，环境搭建、模型训练、验证推理、导出、数据集
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使用预训练模型对电车自行车行人进行标注，然后使用labelimg标注软件对自动标注结果进行校验，修改错误，提升数据集质量
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yolov5实现牛羊检测 使用单独的牛羊数据集进行训练的模型
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安全帽佩戴yolov5 通过计算机视觉方式进行实现，效果很不错，使用了大量数据集进行训练
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Ubody开源人体三维源数据集-smplx-三维建模-姿态估计
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巴黎奥运争议不断，性别检测标准为何？染色体XY不一定是男的？ 性别质疑背后涉及种族歧视？如何做到竞赛公平
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c++ yolov5 使用c++ OpenCV运行yolov5算法，不需要依赖其他任何框架，只需要OpenCV
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如何下载医学影像数据集
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yolov9 e模型与yolov5 x模型检测效果对比，v9版本误识别也挺严重
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yolov10行人检测，构建万级行人检测VOC格式数据集，使用yolov5s模型训练，1060显卡FPS达到40+，效果很棒，算法优秀，数据集质量高
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安全帽佩戴识别 yolov3 安全帽识别 安全帽检测 自建数据集 tensorflow keras 目标检测
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yolov10 清华大学出品，最强目标检测算法，效果杠杠的 YOLOV10 yolo系列最新算法
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YOLOV5-GPU c++ onnx GPU下运行yolov5 c++版本 速度可达30+FPS
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multi_face-表情识别 使用yolov5算法加分类算法，实现两阶段的表情识别，训练数据集使用5万张裁剪好的人脸表情数据集
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最新版的安全帽佩戴识别 效果杠杠的 yolov5训练的 清洗干净的上万数据集 pytorch yolov5
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百度ocr 识别效果还是很棒的 离线版本 paddle ocr，测试了一个开源git链接得出上面的效果
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yolov5-人头检测-可视化界面，使用OpenCV pytorch yolov5训练人头检测模型，使用pyqt5开发可视化界面，支持静态识别与动态识别
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aera-yolov5 区域目标检测 只检测区域以内的目标 过滤掉了区域外的目标 可以替换模型，yolov5-5.0版本
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开源数据集 MOT(Multiple Object Tracking) 多目标跟踪 行人跟踪 物体跟踪 目标检测 深度学习 人工智能
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行人检测 + 口罩佩戴识别 将两种熟悉集成到一个模型，yolov5算法，自建数据集训练的模型
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直观演示AI模型计算边界，展示算力和参数以及数据集之间的关系
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下水道井盖识别 YOLOv5 自建数据集训练的模型
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计算机视觉案例分享，有缺陷检测 坑洼识别 安全帽佩戴识别 性别识别 电动车识别
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call phone 打电话识别 yolov5 上万数据集训练的模型 鲁棒性高 识别率高 速度快 pyqt开发的简易界面，值得学习
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yolov5安全帽颜色识别 使用大概5k张数据集进行标注和训练的，使用yolov5s模型进行推理，速度和识别效果都是不错的
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yolov10训练自建数据集 效果比v8和v5均有提升
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性别一换评论过万，男生进女生宿舍就是偷窥，女生进男生宿舍，男生要一句道歉都是要微信，逆天南方科技大学xxn
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yolov5实现车型识别与车辆颜色识别，python pytorch框架，自建数据集训练的模型（毕设原创），最新实现的代码工程
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yolov5训练的人头检测模型，多场景数据集训练出的鲁棒性较好的检测模型，后续持续更新模型
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yolo目标检测➕区域目标告警，可用于入侵检测，危险区域检测
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跌倒检测 摔倒检测 跌倒识别 摔倒识别 跌倒行为识别 行为识别 行为检测 端到端识别 非计算横宽比 yolov5训练 pytorch 也有yolov3版本
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微调后的yolov5行人检测与电车识别，支持自然场景与电梯内部场景，效果棒棒哒
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裸土识别 yolov5 自建数据集训练的模型
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教室人头检测 室内人头检测 人头计数 使用yolov5 x模型训练，测试效果很不错，在英伟达显卡1060型号下可以试试识别