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基于深度学习的交通事故检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一种基于YOLO算法的交通事故检测系统,该系统可实时检测图片、视频和摄像头画面中的交通事故,并区分事故严重程度。系统采用三栏界面设计,支持多模型切换、检测结果保存与导出,并配有语音播报功能。技术栈包括Python3.10、PyQt5、SQLite和YOLO系列模型。实验表明,YOLO12n... ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 课后习题与代码实践

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课第一周的课后习题和代码实践 ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (七)双向 RNN 与深层 RNN

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.11到1 ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (六)长短期记忆 LSTM

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.10的内 ...

基于深度学习的考试作弊检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 摘要:本文介绍了一个基于YOLO算法的考试作弊智能检测系统。该系统通过深度学习技术实现考场作弊行为的自动识别,支持图片、视频、文件夹批量处理及实时监控,具备用户管理、结果导出和语音播报功能。系统采用PyQt5界面,SQLite数据库,并对比分析了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型的性能(YO... ...

基于深度学习的纺织品缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一套基于YOLO算法的纺织品缺陷智能检测系统。该系统通过深度学习技术,可精准识别破洞、织线瑕疵等缺陷,支持图片、视频、实时摄像头等多种检测方式,并提供可视化界面、结果导出等功能。系统采用PyQt5开发前端,支持多模型切换(YOLOv5/v8/v11/v12),其中YOLO12n模型精度最高... ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (五)门控循环单元 GRU

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.9的内容 ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (四)RNN 中的梯度现象

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.8的内容 ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (三)语言模型

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.5到1. ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (二)循环神经网络

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.2到1. ...

吴恩达深度学习课程五:自然语言处理 第一周:循环神经网络 (一)序列数据与序列模型

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第五课的第一周内容,1.1的内容 ...

基于深度学习的汽车自动驾驶目标检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文提出基于YOLO深度学习算法的铁轨缺陷检测系统,通过构建专用数据集训练模型,并开发图形化界面实现自动化检测。系统支持图片、视频、摄像头及批量检测,具备实时显示、语音报警、数据导出等功能。对比YOLOv5/v8/v11/v12模型,YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最优... ...

基于深度学习的轨道缺陷检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文提出基于YOLO深度学习算法的轨道缺陷检测系统,通过构建专用数据集训练模型并开发图形化界面,实现自动化检测。系统支持图片、视频、摄像头及批量检测,具备实时参数显示、语音报警及数据导出功能。实验对比了YOLOv5/v8/v11/v12模型性能,其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOL... ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第四周:卷积网络应用 课后习题和代码实践

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课第四周的课后习题和代码实践 ...

基于深度学习的杂草检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一套基于YOLO算法的杂草检测系统,支持图片、视频及实时视频流的多模态检测。系统具备模型管理、结果导出、参数调节、语音提醒等功能,采用YOLOv5/v8/v11/v12等模型进行训练,在4000张农田影像数据集上实现了87.5%的mAP@0.5准确率。其中YOLO12n模型表现最优(mAP... ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第四周:卷积网络应用 (二) 图像风格转换

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第四周内容,4.6到4. ...

基于深度学习的轮船分类检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文设计并实现了一套基于YOLO算法的轮船分类检测系统,支持图片、视频及实时视频流的多类别船舶检测。系统具备多源检测、模型管理、结果保存、参数调节等功能,采用YOLOv5/v8/v11/v12系列模型,经测试YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最优(56.1ms)。基于40... ...

吴恩达深度学习课程四:计算机视觉 第四周:卷积网络应用 (一) 人脸识别

博主头像 此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下: 原课程视频链接:[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料,含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习(中英)与答案:吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课的第四周内容,4.1到4. ...

基于深度学习的香蕉成熟度检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文提出了一种基于YOLO算法的香蕉成熟度智能检测系统,能够识别5种成熟度类别。系统集成了可视化界面、多模态检测、结果保存等功能,支持图片、视频和实时摄像头检测。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能,推荐YOLO12n(mAP40.6%)用于高精度场景,YOLO11n(56.1ms)用... ...

基于深度学习的X光骨折检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)

博主头像 本文介绍了一套基于YOLO算法的X光骨折检测系统,旨在解决传统人工阅片效率低、一致性差的问题。系统支持图片、视频及实时摄像头检测,提供可视化交互界面、批量处理、结果导出等功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型,发现YOLO12n精度最高(mAP40.6%),YOLO11n速度最快(5... ...

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