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手部目标检测原文地址如下：
手部关键点检测2：YOLOv5实现手部检测(含训练代码和数据集)_yolov5 关键点检测-CSDN博客
手部检测数据集地址如下：
手部关键点检测1：手部关键点(手部姿势估计)数据集(含下载链接)_手关键点数据集-CSDN博客文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-770715.html
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本文用于学习记录 YOLO v5 实现目标检测 安装完成以后，按下开始键（ win 键）出现 anaconda3 这个文件夹，说明 anaconda 已经安装好了 点击左下图中标红的图标，就可打开 anaconda 的终端如右下图： 输入 conda create -n pytorch1 python=3.9，在 base 环境中这条命令，就会创建一个新的虚拟
yolo系列网络在目标检测领域取得了巨大的成功， 尤其是在工程实践中， 以其出色的性能优势获得了广泛的应用落地。 YOLO的前3个版本是由同一个作者团队出品， 算是官方版本。 之后的版本都是各个研究团队自己改进的版本， 之间并无明显的继承关系。 其中v5和v8 版本由
大多数现有的对象检测模型都经过训练来识别一组有限的预先确定的类别。将新类添加到可识别对象列表中需要收集和标记新数据，并从头开始重新训练模型，这是一个耗时且昂贵的过程。该大模型的目标是开发一个强大的系统来检测由人类语言输入指定的任意对象，而无需
花蕊分类检测数据集共同7300图片，103类别，分别放在103个文件夹中，可应用于：植物学研究、花卉市场和园艺业、智能农业、视觉搜索引擎、等等 数据集点击下载 ：YOLO花蕊分类检测数据集+7300图片+102种类别.rar
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目标检测（object detection）是在给定的图片中精确找到物体所在位置，并标注出物体的类别。物体的尺寸变化范围很大，摆放物体的角度、姿态不确定，而且可以出现在图片任何地方，同时物体也可是多个类别的。 目标检测在多个领域中被广泛使用。例如，在无人驾驶领域，
熊文博，男，西安工程大学电子信息学院，2020级硕士研究生，张宏伟人工智能课题组。 研究方向：机器视觉与人工智能 电子邮件：996270714@qq.com 师兄的CSDN主页：欢迎关注和相互交流学习. YOLO系列学习-主要熟悉各个模型的改进 YOLO英文名字为Yolo Only Look Once，意为你只看一次，
2012年，随着深度学习技术的不断突破，开始兴起基于深度学习的目标检测算法的研究浪潮。 2014年，Girshick等人首次采用深度神经网络实现目标检测，设计出R-CNN网络结构，实验结果表明，在检测任务中性能比DPM算法优越。同时，何恺明等人针对卷积神经网络(Convolutional Neura
